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实习微信输入法-LLM个性化智能输入与推理系统优化研究
北京 · 实习 · 博士
长期有效
任职要求
- 1、包含但不限于计算机、人工智能、机器人、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、物理学/量子计算、信息安全、信号与信息处理等专业的博士和优秀硕士，在高水平AI顶会会议上发表过多篇论文；
- 2、了解SFT、RL、RAG、Agent、推理加速等至少一个方向，具备一定的大模型开发和微调经验；
- 3、较强的工程实现能力，熟悉Python/C++/Go 等至少一种编程语言。
岗位描述
【岗位职责】
课题背景：
随着大语言模型的飞速发展，智能输入法正经历从传统统计语言模型向大模型驱动的范式转变，微信输入法已构建了"端侧轻量GPT+云侧多尺寸大模型动态路由"的端云协同架构。但当前大模型在输入法中的应用仍面临三大核心挑战：（1）如何实现对用户长期语言行为的深度建模，使输入法真正"懂用户"；（2）如何向大模型高效注入领域与实时知识，提升输入与联想补全的理解能力；（3）如何在高并发线上服务场景下，优化大模型推理全链路的吞吐与延迟性能，确保用户无感体验。
课题挑战：
- 1、用户长期个性化信息表示与Memory机制设计，提升个性化服务能力；
- 2、输入法LLM知识注入策略，构建高效的外挂知识库体系与检索方法；
- 3、高并发场景下优化模型推理性能，实现算力效能与模型准确度的最优平衡。
具体工作：
你将参与到输入法LLM在拼音转文字、智能转写、文字联想、知识注入、个性化输入、排序等业务上的深度迭代，直接参与千万量级用户产品的AI算法/工程研发，技术成果直接影响海量用户体验。
【任职要求】
- 1、包含但不限于计算机、人工智能、机器人、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、物理学/量子计算、信息安全、信号与信息处理等专业的博士和优秀硕士，在高水平AI顶会会议上发表过多篇论文；
- 2、了解SFT、RL、RAG、Agent、推理加速等至少一个方向，具备一定的大模型开发和微调经验；
- 3、较强的工程实现能力，熟悉Python/C++/Go 等至少一种编程语言。
【技术方向】
大语言模型、NLP
你的简历匹配这个岗位吗？
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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。