腾讯微信-基础大模型算法研究工程师
任职要求
1.持有机器学习、人工智能、自然语言处理或相关专业的硕士/博士学位； 2.在NeurIPS、ACL、ICML、EMNLP等顶会发表高质量论文者优先； 3.有大模型应用研发经验，熟悉Agent构建、RAG增…
工作职责
1.主导微信大模型在应用层面的技术优化，涵盖智能体（Agent）、增强检索生成（RAG）、数据合成技术，以及针对垂直场景的模型调优与性能提升； 2.结合微信生态内的场景化数据，设计高效技术解决方案，推动AI前沿技术（如多模态推理、拟人化音频生成、长文本建模）的业务落地与核心指标优化； 3.密切关注AI学术界与工业界的技术进展（如Agent协作框架、轻量化微调方法），挖掘其在微信生态中的潜在应用场景与创新价值。
1.负责社交大模型方向的记忆检索、Agent函数调用、风格化基座模型等方向的算法突破； 2.紧密贴合业务，通过后训练（SFT&RL）提升模型的专项问题解决能力； 3.基于微信场景数据提供技术解决方案，探索业界前沿技术在业务中的落地与指标优化。
1.研发具备通用能力的端到端语音大模型，包括多语种语音识别、语音合成、声纹识别、副语言信息理解等； 2.推动上述语音技术与团队内部大语言模型 (LLM) 的深度融合，参与设计和实现智能语音交互系统架构； 3.在微信AI探索业务中，基于微信场景数据提供技术解决方案，探索业界前沿技术在业务中的落地与指标优化。
1.负责文本大模型在AI编程垂直领域（如代码生成、工具调用、接口测试）的数据构造、Post-Training与评估全流程； 2.深入代码大模型与文本推理方向，进行模型调优与能力创新，覆盖代码补全、流水线自动化、测试用例生成等场景；开展大模型智能体（Agent）的开发与设计，包括智能体工作流编排、工具调用规划、复杂任务分解与执行等； 3.负责文本上下文压缩技术的研究，并在代码检索、知识库问答领域的落地，包括Embedding压缩、长上下文（Long-context）优化、结构化文本处理等； 4.负责基于大模型的知识检索问答（如RAG）系统的研发与优化，包括领域知识库构建、检索增强生成技术应用、问答准确性提升等； 5.跟踪文本大模型、程序语言处理及智能体技术领域的技术进展，评估其在研发效能提升方面的应用潜力。
1.负责企业微信音频 AI 相关算法的研究与落地，包括但不限于语音识别（ASR）、语音合成（TTS）、声纹识别、音色转换等方向； 2.负责热词定制、领域自适应、说话人分离等场景化能力的算法设计与优化； 3.探索音频大模型在企业办公场景的创新应用，推动模型训练、微调及端侧部署落地； 4.跟进语音/音频领域前沿技术进展（Whisper、SpeechGPT 等），持续提升核心指标与用户体验； 5.与客户端、后台团队协作，完成算法从原型验证到工程化落地的全链路交付。