23届硕-肖钒-腾讯音乐大模型算法工程师

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可以介绍下您毕业后的工作经历吗？

第一份实习是在QQ音乐的搜索组。QQ音乐是搜索和NLP都在一个中心（NLP：自然语言处理，以语言为对象，利用计算机技术来分析、理解和处理自然语言的一门学科）。 我在其中做的项目是和懒人听书联合的一个AI有声书的项目，主要做的是项目里NLP这一部分，就是通过NLP找到它这个小说里面的某句话的某个角色，从而根据这个角色的一些特点来提供语音信息。举个例子：比如说去识别这一本小说里的哪些话是哪个角色去说的，他应该有什么情感，最后让AI根据每个角色特有的声音自动朗读。 我最后在腾讯QQ音乐的搜索组拿了转正的offer并入职。 入职之后没多久调去另外一个部门做AIGC（人工智能生成内容，利用AI自动生成图片、视频、音乐、文字等），简单来说就是做一个虚拟人的应用，我主要负责聊天大模型的模块。

目前薪资待遇和工作强度是怎么样的呢？

薪资待遇的话按等级来说我可以算是个SSP。薪资构成是基本月薪，补贴，第一年有签字费，分两年给股票（会随着股价变化）。 年终奖一般默认是四个月，也会上下浮动，具体多少和部门有关系，实际上去年我年终奖就比四个月还高很多。而对于少的来说，两三个月都有可能。QQ音乐在腾讯属于一个中上的水平，它肯定不是最好的，微信视频号，还有王者算是最好的。我入职的时候并不是大模型的风口，如果在风口入职可能更高，这个只能看运气。 工作强度算法这边还是比较轻松的，一般十点多一点到公司，晚上没什么事的话六七点就下班了，忙的时候可能到八九点，周末双休。 业务上腾讯基本上是半年定一次OKR，做大模型的不会像搜广推那样给一个硬指标。我是在偏应用的算法组，没有发论文的需求。 之前有一段时间做一个面向海外的虚拟聊天APP叫做未伴，就是希望APP能够有更多人跟他去聊天。我这个岗位会更多的考虑怎么去应用它，而不是纯粹的做大模型，包括怎么去微调，训练，写部署逻辑等。虽然要做的事情很多，但是工期不会排的很死，基本上都是自己安排自己的时间，而开发团就会把工期排的很死，加班挺严重的，干到九点多都是常态。

计算机在校的同学选择算法岗会有两个方面的顾虑，一个是网传算法岗现在的门槛较高，竞争激烈，很难拿到offer。另一种是有的同学觉得可能算法岗相较于开发更容易被裁掉，你觉得这两种说法真实吗？

第一个问题卷是肯定卷的，也没那么夸张。 现在很多同学都太做题家思维了，一个人的水平不只是论文这一个评判维度。有论文定会肯定是一个加分项，但是不是说有论文比没有论文的就一定可以进更好的公司，获得很高的待遇。企业选择人的时候更看重的还是一个人的综合能力，比如经验、能力，在面试时候展示出的对专业知识的掌握度等。 我们组去年经历过扩张，我有负责招聘中其中一个实习生岗位的一面，我发现大家都在追求一些很奇怪的东西，反而忽略了自己的核心竞争力。我遇见过很多人确实有论文但是论文很水，这样反而会造成负面效果。举个例子，我们今天招聘大模型实习生的时候，很多都是复旦，浙大之类的名校学生，他们有的有不止一篇论文，但是论含金量很低，这会给面试官留下不好的印象。但有一些学生做过一些比较有挑战性的工作，基础知识很扎实，这会在面试中大大的加分。 对于比赛这件事情来说，在资源难以获取的一个年代，没有办法接触到一些资源的时候，只能通过打比赛去体现自己的价值。但是现在由于AI等一系列技术的发展，信息壁垒被打破，不需要靠这种单一的模式去证明自己，而是要证明在这些知识技能方面自己是专精的，有见解的。 面试整个大的趋势是轻背景，重能力。 裁员这方面来说，并不存在算法比开发更容易被裁。所有的工种都存在着裁员危机。据我观察，算法在技术食物链中还是处在比较顶端的一个位置。如果要裁算法人员，公司要考虑用工成本等多方面因素。而且在腾讯这种大厂中，算法岗不会特别的冗余，整个的结构还是比较健康，而开发和运营被裁的概率就会很大。也不是每个地方都是这样的，如果一个大模型公司80%都是算法工程师，那算法被裁的概率肯定会水涨船高，主要是看结构是否健康。

您当初选择这份工作，从事这个行业的理由是什么呢?

读研之前想过算法很卷，考虑过转开发。 读研之后做算法挺有趣的，就不打算换方向了。

在你的行业中，职业晋升的通常路径是什么？有哪些职业发展的方向、机会或障碍？

我个人比较推荐两条发展路线。 其一，通过不断的跳槽来实现利益最大化。 在一个地方干了一两年之后就跳槽到下一家公司，来获取比较高的薪资和职级。在得到比较高的职级之后，以大厂的背景去一些小厂做leader，或者去初创公司，或者选择自己创业。当然从大厂中跳到小厂做一个leader还是比较稳妥的做法。 其二，积累资本之后考公或者去国企。在达到考公限制年龄之前考公，或者去国企或者回老家。因为大家都是普通人，不可能所有人都能爬到一个比较高的位置，这个方向的人数量是比较多的。

在面对大厂随时可能出现的裁员风险时，这种压力会带来怎样的情绪和焦虑？作为在校生或者刚刚步入职场的人，您认为应该如何应对这种情况？

互联网的35岁危机是客观存在的，接近40岁在互联网行业中就属于高龄了。我们公司有一个北航本科的同学，在公司做了很久，但是最后也是因为年龄问题就被优化掉了。互联网每天有源源不断的人进来，如果到一定的年龄没有突出的优势也没有升上去，那被优化的概率就会很高。 从一个技术工种的角度来说，要在学习上有一个很强的主观能动性，不能一直闷头干活，这样容易丧失竞争力。比如如果出了一个新的模型，新的算法，要很快的去follow，学习最新的技术，去建立属于自己的技术壁垒。 我目前并不是很怕裁员，第一个是我还比较年轻，没有很大的经济压力。第二个是我会很认真的工作，在技术上做到与时俱进，坚持学习新的理论，去看源码，跟业界的同行去进行一些交流，加深自己的技术。这样 的话可能以后就算是到了35岁危机，我也已经积累了一些人脉资源、副业这类东西。

行业近年来的主要发展趋势是什么？您预测未来几年内，（在政策/AI技术等因素的影响下）行业将会如何变化呢？

AI行业现在的确是一个风口，但是风口之下肯定是有泡沫存在的。去年GPT出现，紧接着GPT4发布。国内资本市场看到了AI市场，不理智的进行了大量的投资，当没有得到预期效益的时候，资本回归理智，浪潮退却。我觉得在最近几年AI发展的一个大的趋势之下，AI成为主流会是一种必然，但是中间可能会有起伏。由于防火墙的问题，国内公司也会投钱去做GPT这样的一个产品，在这个过程中可能就会诞生出大量的机会。 而AI超级应用这些概念虽然经常被提及，但是具体什么时候可以实现其实不太明朗。在目前的这个时代，也不一定要去做算法，投身做AI也是比较好的入行时机。

对于计算机专业的在校生，如果将来想要从事这个行业，找到这样的工作，需要做哪些准备呢？

首先要进入到比较好的学校的比较好的实验室，但是不是说在一个很好的实验室就万事大吉了，师傅领进门，修行在个人。进入一个好的实验室，接触到的东西可以帮助你打一个很好的基础，实验室背景也是找工作时候加分项，但是最终找工作看的还是自己的积累。 从过来人的经验来说，一开始进实验室最好还是要想办法做一篇扎实的科研论文，要真正参与到研发的过程中，而不是糊弄一篇一看就很水的论文。要在这个领域去学到东西，去调研，去跑实验。有一篇论文之后就有一个学术经历，是一个很好的基础。 接下来就可以出去实习。就日常实习来说，复旦的学历背景已经ok了，其实一些AI日常实习门槛并不是很高，本质上就是招人帮忙干活。这个时候如果有一个比较好的论文的话，就可以让简历比较好看。争取在实习的时候积累一些工作经验，这样一整个流程下来，不论是实习还是秋招的过程，都可以游刃有余。今年我们也遇到了很多这样的学生，背景不错，去了很不错的地方实习，基本上最后都去了一个很top的地方。

请问学长在一系列研究过程中，需要刻意的去追随一个比较热门的研究方向吗？如果一个人的研究方向比较冷门，最后找工作会比较困难吗？

从我的经验来看，研究方向还是很重要的，其重要性和选专业来说不相上下。 我们在筛选简历的时候，首先会选择CS的学生，电子自动化的之类的大多数都会被筛掉。因为CS的学生已经很多了，除非是技术大佬可以无视方向，但是大多数普通人最好是在一个方向上有扎实的基础，独到的见解。当面试方向和你的研究方向特别match的时候，面试官会特别喜欢你。 举个例子，现在也会有一些公司来挖我，挖我的方向也就是和我现在做的方向特别match的。因为对于普通人来说，短时间内转型是相当困难的。只能在一个方向上去进行积累，这也是面试官最希望看到的。如果想进一个企业，研究方向肯定要和这个企业的业务有一定的交叉， 研究方向上的match比论文的级别更重要。

您在找工作过程中通过哪些渠道获取相关就业信息呢？

基本上都是通过官网去投递，还有一些类似牛客这样的平台，再关注一些比较大的公司的信息，这样就足够了。

可以复盘下您在校招时的经历和心得吗，如果能重来一次校招您会做哪些改变呢？

如果重选一遍的话，我一定会打好基础之后直接出去实习到最后。 如果实验室算力不能支持大模型的训练，那最好是抓紧去实习。找工作的过程中最受欢迎的两种学生，一种是所在的实验室特别好，学生可以隔着实验室起飞；另一种是虽然实验室不是那么厉害，但是实习经历非常丰富。 找实习的时候实习的资源良莠不齐，像复旦这种学校一般老师手里都会有一些企业的资源，但是企业给学校学生做的项目往往是不是很重要的，企业不愿意花太大的精力，因此才会花比较少的钱把它外包出去。如果是企业的核心项目，是不会通过这样的一个形式去外包给学校的。但是也可能有核心项目，这个比较看运气。但是其实最好的项目组的企业项目大多数质量也很一般，所以要自己出去找质量高的实习。 最理想的状态就是研一自己能做一些东西，然后立刻去面比较好的企业，比较好的项目组的日常实习或者寒暑假实习，这样对于找工作来说的话收益是最高的。 我在毕业之前是没有中稿的，当时在实验室中做横向项目比较多，基本上实验室的每一个人手中都有横向项目，也有一些师兄手里的课题还不错，但是不是说想进去就进去的。 其实在学校里面做出来的东西也未必需要有论文的成果，能把做的东西的过程在实习招聘的过程中完整的讲出来就可以了。有一些人虽然有论文，论文可能还是a会，但是如果稍微深入的问他一些相关的概念，他就说不出来所以然了，这种情况就会让面试官比较下头。 这种一般分为两种情况，一种是他本身比较水，一种是他表达能力不强。要对写在简历里面的东西有一个深入的理解。 举个例子，之前我面别人的时候，候选人说做RAG方向，中间提到用了BGE，然后我问他为什么要用BGE，为什么必须是这样的，它的优点是什么，它的运行方式是什么？但是候选人不能够清晰的表述出来，这样就会很减分。

对那些迷茫于找工作的在校学弟妹们，您有什么寄语吗？

希望大家踏踏实实做点东西，别水。你学东西的时候水，到时候面试的时候面试官也会水你的。就是脚踏实地吧！