腾讯混元大模型数据专家工程师

1.负责大模型语音模态的设计、开发和优化，包括但不限于语音/音频数据清洗、模型设计、训练策略等方面的研究与应用； 2.参与语音识别、语音合成、声音克隆等相关大模型语音模态能力的建设，提高跨模态整体效果。

1.深度协同算法团队，主导深度学习算法端到端推理系统的架构设计与落地实践，聚焦高吞吐、低延时核心目标，攻克大模型推理工程化落地关键技术瓶颈； 2.针对大模型推理全链路进行性能瓶颈深度剖析，通过算子优化、量化策略、资源调度等手段实现推理吞吐最大化；建立性能 - 成本评估体系，制定资源利用率极致优化方案，实现推理成本可控化； 3.主导大模型推理框架底层架构优化，完善框架功能模块（如动态批处理、推理缓存、容错机制）；构建工程化能力体系，提升框架易用性（API 设计、配置化能力）与可调试性（日志系统、性能埋点、调试工具链），支撑大规模推理服务稳定迭代。

1.负责大模型标注的全流程管理，高效承接大模型文本、图片、视频等数据标注业务需求，包括但不限于项目规划、需求分析、进度把控、资源协调以及质量保障，确保项目按时交付并达到预期目标； 2.数据质量把控：负责数据质量把控，梳理并分析数据质量的问题，优化质控方案，能够反哺和迭代标注标准，提升标注质量； 3.团队协作：支持项目经理和产研团队的相关工作，理解项目需求、模型表现和相应的数据实验，协同产研提高模型质量。

1.基于大模型训练对于数据的需求进行互联网数据抓取，对提供给大模型训练/搜索等场景的语料进行清洗，提升语料纯度； 2.建设对标业内前沿的大模型训练数据集和数据清洗能力，提升数据质量和多样性，并验证数据价值和效果。