腾讯微信秒剪-大模型算法研究员-多模态方向
任职要求
1.具备深厚的图像、视频、语音、NLP等领域算法基础，具备独立探索前沿方向技术的能力； 2.具备良好的分析和解决问题的能力，针对具体的应用场景，能合理设计和优化算法并应用； 3.熟悉pytorch或tensorflow，具备较好…
工作职责
1.负责多模态内容理解、多模态生成等算法技术在视频剪辑、多模态理解和生成业务上的落地工作：； 2.图像、视频、语音等多模态内容理解和生成算法的模型设计、训练、优化； 3.文生图、文生视频、图生视频等算法的探索和落地； 4.实现模型轻量化（知识蒸馏、量化剪枝）及推理加速，满足低延迟需求； 5.跟踪多模态大模型、世界模型等前沿方向，探索业务结合点。
1.负责微信读书、微信输入法、微信秒剪等产品的大模型相关技术的研究与开发，包括但不限于 Agent、RL、跨模态对齐、LongContext 等，研发业界领先的垂类大模型； 2.持续跟进业界最新的大模型算法进展，参与垂类大模型的设计、训练、调优以及评测工作，并且推进其在业务中的应用落地。
1.评测体系建设：负责大语言模型（LLM）及多模态模型（语音/视频/图片）的评测体系设计与搭建； 2.评测方案设计与执行: 构建自动化、可扩展的评测工具链，支持模型快速迭代验证。探索前沿评测方法，包括但不限于 LLM-as-a-Judge、动态评测、Arena 对战、复杂推理评估等； 3.模型能力诊断与优化协同：通过量化分析定位模型短板，与算法团队紧密协作，推动模型能力持续提升。
1.配合算法工程师，推动大模型相关算法的落地，打造高吞吐、低延迟的推理系统，在产品上实现快与准的交互体验； 2.探索面向高并发场景下（千万量级）的高性能推理服务架构，针对NVIDIA GPU、NPU等国产算力进行性能调优，包括算子融合、显存管理、计算图编译优化、Batching、KVCache管理，打造高效的推理服务架构，结合LLM能力实现业务的高效运转； 3.持续跟进业界最新Infra技术，如高效通信库、量化、稀疏蒸馏等训练部署方案，配合实际业务进行技术预研； 4.结合推理引擎和业务服务，优化动态流量调度、资源管理等结合业务实际情况的后台策略。
1.负责微信输入法 NLP 大模型的 SFT、RL 等核心训练数据集的构建与策略优化，持续提升数据质量； 2.负责微信秒剪多模态理解和多模态生成大模型数据构建，包括但不限于视频理解、文生图、视频生成等方向，参与 AIGC 多样性数据集的构建与优化； 3.负责搭建大模型效果评测体系，设计评测维度、构建评测基准，并深入分析 Bad Case 以驱动大模型迭代。