腾讯混元大模型标注算法研究员（北京）
任职要求
1.计算机或者相关专业硕士或者以上学历，2年以上推荐/广告/CV/NLP/RL相关工作经验，有大模型调优化应用、评测经历者优先； 2.扎实的机器学习基础，能够熟练应用常用的机器学习模型解决实际的业务问题，有主流深度学习模型的项目(CV/NLP/推荐/广告/RL等均可）实践落地经验优先； 3.良好的逻辑思维能力, 数据分析能力，善于分析和解决问题； 4.在在NearlPS，ICML、KDD、AAAI，IJCAI等机器学习领域会议或者期刊有第一作者发表过文章的优先。
工作职责
1.与数据标注团队紧密合作，深入了解业务需求，为数据标注工作提供专业的技术支持与指导。与算法研发团队、产品团队等协同工作，参与项目的全生命周期，从需求分析到产品上线，保障数据标注相关算法与功能的顺利实现； 2.针对文本、图像、音频、视频等多类型数据，设计并实现高效的自动 / 半自动标注算法，大幅提升数据标注效率与准确性。2）研究并应用前沿机器学习算法，如半监督学习、主动学习算法，降低数据标注工作量，提升标注数据质量； 3.标注模型持续迭代与优化：对模型进行持续调优，以适应不同项目的数据特点与标注需求，提高模型在数据标注任务上的性能表现。分析、评估模型/工具效果，提出针对性的改进策略，推动标注模型/工具的迭代升级。
1.负责LLM及AI搜索能力的模型/策略效果迭代，设计满足用户体验的理想态回复标准，并驱动数据生产和模型训练，达成体验/能力优化目标； 2.设计LLM及AI搜索的模型效果评估体系，进行系统化的效果反馈，质量监控，打造数据飞轮； 3.与上下游模型算法、工程技术、标注交付等团队紧密合作，完成策略迭代、效果评测，共同推进基础模型效果提升和产品化目标达成； 4.负责设计和制定完善的搜索策略评估体系，通过科学的评估方式定位问题并推动优化。
1.业务需求洞察与转化：； 2.深入对接业务线（如算法团队、司内业务部门），理解大模型在应用场景中的业务痛点，输出产品需求文档并推动优先级共识； 3.深入分析行业痛点（如客服、内容生成、3D建模等），输出定制化解决方案，推动产品适配性优化； 4.平台能力构建与体验提升：； 5.主导设计大模型全生命周期管理功能，涵盖数据标注、模型训练、效果评测、部优化等环节的核心模块，构建大模型全生命周期管理闭环，重点突破高并发训练、分布式推理、多模态模型兼容等能力； 6.设计面向开发者的低门槛工具链（如可视化Prompt编排、一键式模型微调），提升平台DAU/留存率； 7.端到端功能交付与落地； 8.独立负责功能从PRD设计到上线的全流程管理，协调研发、测试、算法团队资源，确保技术方案与业务目标的强对齐； 9.建立关键指标（如模型迭代周期、资源利用率、用户满意度），通过数据验证功能价值； 10.主导交付后的用户培训、反馈收集及问题闭环； 11.跨团队协同与项目管理； 12.推动业务方、工程团队、算法团队三方协作； 13.推动太极在腾讯生态产品（如微信、腾讯文档、腾讯会议）中的深度合作与能力共建。
1.数据特征算法：负责海量文本&多模态数据（图像，视频，音频，3D）的内容理解（如分类标签体系、embedding表征、Caption生成等），质量检测（低质识别检测、优质美学评价等），去重/聚类分析，数据合成等算法； 2.数据pipeline建设：负责数据采集、筛选清洗、标注与质量评估pipeline的建设。与模型业务团队紧密配合，充分分析挖掘数据资源，建立自动化数据处理流程与机制，支持模型持续迭代； 3.数据实验分析：对模型训练数据进行详细分析，建立科学数据实验机制，识别样本不足、质量问题、配比不均衡等潜在问题，驱动数据优化提升数据覆盖、质量、多样性需求，最终带来大模型生成效果的持续提升。
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。