腾讯大模型应用算法研究员/工程师 - 智能体方向
任职要求
1.扎实的NLP/机器学习基础，掌握大模型微调（SFT/RLHF）及智能体开发技术栈； 2.具备以下至少一个领域实战经验： a.智能体系统开发（工具调用/多智能体协作）； b.搜索算法优化（召回/排序/RAG等模块）； c.复杂任务推理技术（CoT/ToT等）； 6.熟练使用PyTorch/TensorFlow框…
工作职责
1.研发智能体关键技术，推动指令理解、深度推理、反思优化等核心能力在Data+AI场景的技术落地和优化； 2.构建智能体工具调用体系，研发支持多工具调度的function call能力，优化多智能体协同决策机制； 3.参与搜索算法全链路优化，重点突破Query语义解析、内容理解、混合召回策略及RAG生成效果； 4.跟进LLM与智能体领域前沿技术，参与关键技术预研及工业级解决方案设计。
1.多模态智能体研发：研发大数据领域多模态智能体，融合表格、文本、图像、视频、语音、结构化数据等多源信息，构建感知-推理-决策-交互一体化智能系统，并应用于智能决策，人机协作场景； 2.跨模态理解与生成：设计跨模态对齐与融合算法，提升智能体对复杂语义（如视觉问答、图文生成、视频摘要）的理解与生成能力，开发多模态检索增强技术。
1.智能对话式BI智能体研发：支持自然语言查询、数据分析、可视化生成及业务决策建议，支持多源、多模态数据（文本，图表、数据看板）的动态生成和交互优化； 2.数据与知识增强：构建BI领域知识库（元数据、指标中台），设计数据权限控制、确保敏感数据处理； 3.BI方向工具开发：异动分析、归因及预测模型。
业务场景： 在开放世界游戏环境中，进行游戏内容理解与动态解说，驱动智能体完成指定任务、实现自主探索，并支持多智能体复杂交互等前沿AI应用场景。 岗位职责： 研究与开发： 负责开放世界游戏场景下基于大语言模型（LLM）及视觉语言模型（VLM）的智能体（Agent）技术研究与开发，涵盖Prompt工程、上下文学习（ICL）、检索增强生成（RAG）、监督微调（SFT）、强化微调（RFT）等关键技术。 框架与工具链构建： 主导游戏智能体核心框架的设计与实现，推动训练数据合成、自动化评测体系及相关算法的研发。 工业化落地： 推动游戏智能体技术在游戏内容生产与玩家消费场景的工业化部署与产品化落地，实现技术价值转化。
1、负责自动化软件开发领域中的AI应用，利用前沿算法和工程技术，持续突破各环节能力天花板，维持国际领先水平； 2、与产品研发和标注团队协作，持续建设和应用高质量代码数据，完善业务数据飞轮，保持长期竞争力； 3、前沿算法技术的持续跟踪和创新，包括但不限于代码生成、多智能体系统、强化学习、数据合成等领域。