腾讯 实习 一面

日期:2026.3.23
时长:约35mins
面试官:算法工程师 / 产品经理 (具体不清楚,但是确实懂一定技术)
面试岗位:技术研究 实习生

内容
1 自我介绍
2 项目介绍

    i.  对你的XXX项目感兴趣,请你介绍一下:
    a 我这个项目是系列项目,第一个……,第二个……,第三个……。
    b 其中做的最深的是第四个,硕士毕业项目。其中,用了……,因为我更关注……。其中会面临……问题,针对这个问题的关键是……,因此我采用……实现……来解决。

    ii. 我对你项目中的……技术点感兴趣,请你介绍一下:
    a 采用这个主要考虑……,通过这个点能实现……,最终实现……效果。

    iii.你项目中另一个……技术点是什么,和你之前的有什么区别?
    a 这个的作用是……。为什么要这样考虑呢?是因为……,所以从这个角度看,我可以构建……,这样和……技术点是匹配的。那么这样这个技术点可以实现……,之前的技术点可以实现……,他们结合在一起可以实现……。

    iv.这个领域对于多智能体问题采用的经典方法是……,我观察到你也采用了这个方法,你的方法是否相比于其他人的同样的方法有优势?
    a 首先这个方法是……方法,选用这个方法是因为……。
    b 基于此,我不认为我的方法有特别的优势,或者说我不认为所有采用这个方法的项目较其他采用这个方法的项目会有优势,原因是这个方法是工业化的首选,其往往需要在有限的体量内解决问题,就算对其有改进,改进的工作量相比于最终获得的性能提升也是有一定的得不偿失。此外,考虑对方法进行改进并不是我们这个专业或方向的工作重点,我们更关注的是通过技术方法解决细化问题中的难点,也就是工程技术的具体应用与落地,至于方法的改进当然重要,但这个内容更可能是数学或计算机相关的关注重点。

    v .你做了这么多项目,是如何通过数据评价你的项目有效的?
    a 您是想问如何通过一些指标来量化评价项目的成效吗? --》 是
    b 对于这些项目的结果评价,需要一个第一性的原理支撑。我们的原理来自于……,从其中可以抽离出几个方面进行评价。具体是……。

感觉这一部分没有特别深入技术的细节,很多都是项目设计的逻辑和完备性出发的问题。

3 场景提问
    i.  你平时关注……吗?
    a 关注的,我特别关注……。

    ii .那么你应该也知道,在这个……中会有……。如果让你来设计一个……,你会如何通过你的技术栈来设计?
    a 首先,我认为……有不同的行为模式和目标。那么接受的状态可以包含……,然后采用分层设计,上层宏观决策……,比如要让这个做出……宏观行为,下层微观决策……,让……做出具体的……。
    b 最后在执行上,可以根据……动态调整,比如……我就……,反过来则加一些噪声或者添加随机化的参数……。

这一部分感觉也不算很难,根据发的面试邮件的主题提前问问ai准备一下,有清晰的思路应该就没问题。

4 反问
    a 对于这次面试,从您的角度出发是否有改进点?
    i.  没有什么特别的改进点,包括其他面试官和你提的也不一定都是你需要改进的,总之这个东西千人千面,我们更关注的是你是否与我们的项目match,是否一进来就有所产出(我理解的不是马上有产出,而是在一段时间之后真的在解决问题,而不是全在学习,所以最后可能有点言重了?我不清楚,但确实是这样说的)

    b 对于后续的面试流程,大概会在多长时间内进行?
    i.  就我接触到的,一般来说都在一周之内会有反馈,不论是进入到下一环节还是pass。

    c 如果我最终入职了相关岗位,实习生是否有相关的算力资源?
    i.  有的,这一块不用担心

    d 如果我最终入职了相关岗位,实习生是否有相关的ai Coding额度?
    i.  有的,你可以在网上搜一下,现在基本上每个人每年都配备了……额度,每个月……。

整体来说感觉状态良好,无手撕。

#实习##暑期实习##日常实习##自动驾驶##强化学习##车辆工程##面试##面试问题记录#
全部评论
感觉聊的还行啊
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发布于 03-24 18:53 北京

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工作职责 岗位定位:致力于将前沿AI技术(LLM、Agents)深度融入游戏工业化管线。通过构建智能数据底座与工具链,打通美术、策划、程序与文档的知识壁垒,提升3A级项目的开发效率。1. 智能数据底座与知识库构建- 多模态数据挖掘:负责项目全生命周期资产(美术资源、策划案、代码、技术文档)的深度清洗、自动标注与结构化处理;- 数据预处理:针对各类资产(源码、配置、DCC、uasset、文档等)进行AI预处理分析,提取特征数据,为后续AI模型的训练与推理提供输入;- 知识库架构:搭建并维护基于“关系型数据库 + 向量数据库”的双层架构,构建项目专用知识图谱;- RAG系统开发:实现多维度(关键词+语义理解)混合检索系统,支持代码搜索、资源检索等业务。2. UE编辑器智能化集成- UE AI+工具链开发:基于Unreal Engine开发编辑器内的AI辅助工具,将AI能力无缝嵌入开发人员工作流。3. AI Agent与应用生态- Agent编排(服务端):基于实际开发场景,设计并编排多Agent协同工作流(Multi-Agent System),部署并维护服务;- 全栈工具开发(客户端):开发独立于引擎的AI生产力工具(形式不限,如Web或App),通过API对接底层模型服务,提供可视化交互界面。4. 模型部署与调优 (LLM Ops)- 模型落地:负责开源大语言模型的私有化部署、量化与推理加速;- 微调优化:根据项目垂直领域的特定需求,构建数据集并进行模型的SFT或LoRA优化,提升模型在代码生成、剧情润色等场景的表现。任职要求1. 技术底座- 学历要求:本科及以上学历,计算机科学、软件工程、电子信息等相关专业优先。- 程序基础:扎实的计算机科学基础,精通数据结构与算法。- 编程语言:熟练掌握 C++,业务开发语言不限。- 有 UE 引擎开发 / 学习经验者优先。2. AI 领域能力- AI狂热者,了解各种商业模型及开源模型的能力与边界- 有 AI 相关课程项目、竞赛或实习经验者优先。3. 行业经验与综合素质- 游戏背景:有 AAA 级游戏项目开发实习经验优先,熟悉游戏工业化生产管线(美术/策划/程序协作流程)。- AI+开发:不再局限于单一职能,利用AI具备从服务端到客户端、从引擎底层到上层应用的全栈开发视野。- 协作:乐观开朗,良好的跨职能沟通能力。面向对象2026届(2025.9-2026.8之间毕业)投递链接https://jobs.mihoyo.com/?sharePageId=121176&recommendationCode=052BT&isRecommendation=true#/campus/position/8315
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