腾讯混元大模型强化学习研究员

1.带领团队开展前沿算法研究，重点攻克大模型中强化学习算法设计与优化，研究方向包括但不限于：强化学习算法、奖励建模、世界模型等； 2.强化学习算法要在大模型的复杂推理等方向自主探索与学习等场景进行大规模实验验证，推动研究成果在行业内落地，并发表有影响力论文； 3.负责探索大模型的前沿技术，结合未来实际应用场景，提供技术解决方案； 4.与业界同行进行交流与合作，跟踪并分析大模型强化学习领域的最新研究动态。

1.研发新一代3D资产生成大模型，突破生成质量、速度与可控性的技术边界； 2.构建工业级3D AI生成管线，解决几何拓扑优化、材质贴图生成、物理合理性等核心问题。

各类大模型算法岗位：包括不限于 ✓大模型应用（Rag、Agent的研究等） ✓大模型技术研究 (指令微调、强化学习、推理等) ✓多模态理解与生成研究（文本、图像、视频、音频等）

1.负责大语言模型（LLM）代码理解和生成相关的技术研究，提升大模型的代码基础能力； 2.跟进大模型代码领域的前沿技术，将其应用于研发生产中，持续提升大模型的代码能力； 3.负责大模型的代码相关的数据构建、训练调优及评测迭代，推进大模型技术在代码补全,Text2SQL,代码问答,代码Agent等业务场景落地。