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校招腾讯金融科技—多模态 coding 生成研究与UI自动化底座优化、场景拓展与融合
深圳总部 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 1、熟练掌握PyTorch、Swift、VeRL等一种或多种深度学习框架，具备多模态模型（如VLM）开发与调优经验；
- 2、熟悉多模态大模型训练技术，包括增量预训练（CPT）、有监督微调（SFT）、强化学习（RL）等，具备分布式训练实践经验；
- 3、熟悉RLVR（可验证奖励强化学习）流程，有多模态任务强化学习项目经验者优先；
- 4、具备计算机视觉、自然语言处理或多模态学习相关项目经验，熟悉常见VLM架构与评测基准；
- 5、计算机科学、人工智能、机器学习等相关专业硕士及以上学历，或在CVPR、ECCV、NeurIPS、ICML等多模态/视觉相关顶会发表论文者优先。
岗位描述
【岗位职责】
课题背景：
随着企业数字化转型的深入，无论是移动端APP还是PC端软件，图形用户界面依然是用户交互的核心载体。在软件测试、RPA（机器人流程自动化）以及业务风控等领域，对UI的自动化操作需求日益迫切。
当前挑战：
传统的UI自动化依赖控件ID或坐标脚本编写，存在版本迭代维护成本高、跨平台兼容性差、易被UI布局变动破坏等问题。虽然近年来大语言模型展现了强大的推理能力，但视觉语言模型的出现，为我们提供了直接“看懂”屏幕并进行操作的可能性——即赋予机器人类似的视觉感知与决策能力，实现真正意义上的“所见即所得”式自动化导航。
工作内容：
- 1.负责VLM在GUI智能体场景下的全流程优化，包括多模态数据Pipeline构建、GUI-Sandbox仿真环境搭建、模型后训练（Post-training）等。
- 2.深入GUI交互与多模态理解方向，进行模型调优与技术创新，覆盖视觉定位、界面元素理解、跨模态工具调用等。
- 3.跟踪多模态大模型与具身智能领域的技术动态，评估其在GUI自动化、智能助手等场景的应用潜力。
- 4.参与多模态系统架构设计，确保系统的高性能、可扩展性与稳定性。
【任职要求】
- 1、熟练掌握PyTorch、Swift、VeRL等一种或多种深度学习框架，具备多模态模型（如VLM）开发与调优经验；
- 2、熟悉多模态大模型训练技术，包括增量预训练（CPT）、有监督微调（SFT）、强化学习（RL）等，具备分布式训练实践经验；
- 3、熟悉RLVR（可验证奖励强化学习）流程，有多模态任务强化学习项目经验者优先；
- 4、具备计算机视觉、自然语言处理或多模态学习相关项目经验，熟悉常见VLM架构与评测基准；
- 5、计算机科学、人工智能、机器学习等相关专业硕士及以上学历，或在CVPR、ECCV、NeurIPS、ICML等多模态/视觉相关顶会发表论文者优先。
【技术方向】
智能体、强化学习
你的简历匹配这个岗位吗？
上传简历，AI 会对照这份 JD 指出你的差距和需要补强的地方
该岗位可能会问的问题
基于 运营 岗位的常见面试问题整理
我提到了电竞方面，另一个面试官就问我对于ig战队（lol）的看法，然后一道情景题：公司和ig方面有合作，怎样运营才能吸引ig粉丝使用我们产品
查看答题思路
1. 电竞营销=粉丝经济，核心是社区运营而非传统广告 2. 跨界合作：战队/选手/IP 联名，借粉丝流量 3. 内容策略：比赛直播/选手日常/粉丝二创/社区活动 4. 案例：用 STAR 讲一个电竞相关的运营策划
另一个面试官看我的专业（偏设计）就问我愿不愿意做产品设计方向，让我发作品集 大概就这些 #咪咕#<a href="/creation/subject/928d551be73f40db82c0ed83286c8783" target="_blank" class="s
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1. 核心概念：一句话说清这个问题的底层逻辑 2. 方法论/框架：用 STAR 原则或专业框架结构化回答 3. 实际案例：结合一个具体场景说明 4. 量化结果：用数据佐证你的观点
你认为内容运营需要具备哪些能力
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1. 内容运营=创作有价值的内容→分发到正确渠道→吸引目标用户→促成转化 2. 核心能力：选题能力（知道用户想看什么）、写作能力、数据分析能力（用数据迭代内容策略） 3. 生命周期：选题→创作→审核→发布→分发→数据回收→优化→二次传播 4. 优质内容标准：原创/有用/有趣/有共鸣/有行动引导
谈谈你理解的内容生命周期
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1. 真诚：为什么对这个方向感兴趣（具体经历/瞬间） 2. 匹配：你的能力和这个岗位的契合点 3. 成长：你希望从这个岗位学到什么 4. 贡献：你能为团队带来什么
自我介绍
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1. 我是谁（姓名+学校+专业，15秒） 2. 我做过什么（最相关的 1-2 个经历，30秒） 3. 为什么适合这个岗位（能力匹配，15秒） 4. 总时长控制在 1 分钟以内 5. 避免：念简历、说「我学习能力强」这种空话
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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。