腾讯腾讯广告-大模型算法工程师
任职要求
1.硕士及以上学历，2年以上相关工作经验； 2.具备扎实的数据结构和算法功底，熟悉掌握常见有监督、无监督等算法模型的原理、优缺点、适用场景等基础知识； 3.有机器学习算法优化理论的研究经验，熟悉Ten…
工作职责
1.负责广告排序和召回大模型升级优化。包括长序列行为模型、多层transformer模型、生成式召回模型、多场景联合建模、多链路辅助建模、LLM结合推荐等先进技术创新突破探索； 2.负责腾讯广告业务场景的落地，紧贴业务需求出发的技术突破升级； 3.积极跟进AI学术界和业界的最新动态，优化内部技术方案，不断推进广告算法设计升级。
-负责大模型应用开发平台的算法设计与优化，提升开发者在平台上的体验与应用效率 -研究并应用前沿的深度学习和机器学习算法，推动大模型在实际业务场景中的应用落地，重点关注RAG、Agent、工作流等能力方向 -深入掌握Function Call，代码解释器，Post-training等原理及常用方法 -与产品、工程团队紧密合作，理解业务需求，制定相应的算法解决方案 -持续优化算法的效率和效果，确保平台的高性能和高可用性
我们正在寻找对多模态技术充满热情的算法工程师，加入我们的前沿技术研发团队。您将专注于多模态理解与生成，推动其在地图数据、信息流推荐、打车服务等场景中的落地应用，为用户提供更智能、更沉浸的服务。 主要职责 1、多模态模型研发：开发业界领先的图文多模态理解与生成模型，结合扩散模型（Diffusion Models）、Transformer架构等实现高质量场景理解和动态内容生成。 2、模型优化与性能提升：优化多模态模型的推理速度和计算效率，支持端侧部署。探索适合大模型的压缩与加速技术（包括但不限于量化、剪枝、知识蒸馏等）。 3、业务场景落地：将多模态技术应用于实际业务场景，如地图数据（道路、POI等）、信息流推荐、打车服务等。与产品、工程团队合作，推动技术从研发到上线的全流程落地。 4、前沿技术探索：持续跟踪生成式AI（Generative AI）、跨模态对齐、思维链强化学习、多模态交互、具身智能等最新技术趋势，提出创新性解决方案。
1、负责音乐相关业务的大语言模型的研发和应用，相关研发技术和解决方案在抖音、汽水音乐等产品中应用，满足音乐相关业务场景中的用户不断增长的智能交互需求，全面提升用户在音乐相关的创作和消费场景的体验； 2、参与音乐相关大模型的研发，如音乐预训练、音乐多模态模型等； 3、参与大模型技术在音乐场景中的探索和相关应用落地，如音乐搜推、音乐助手、视频配乐等； 4、在音乐人工智能领域开展前沿研究，在未来生活中的更多音乐相关的使用场景的深入研究和探索。