腾讯微信搜索-LLM大模型算法工程师

1.大模型在微信搜索的应用落地研究，推进AI生成式问答、复杂语义和多模态检索、多场景查询推荐等业务场景的应用落地； 2.结合大模型技术前沿和搜索场景需求，从训练数据、模型设计、训练工艺等角度深入探索研发高效的大模型算法，包括Post Pretrain、SFT、RM/RL、RAG等方向。

1.负责微信搜索图文排序优化，包括但不限于搜索排序模型和机制、个性化排序、CTR预估、时效性、内容质量权威等模块的持续优化； 2.解决实际搜索业务问题，包括但不限于排序优化、索引筛选、内容价值衡量等，不断提升搜索体验和效果； 3.跟踪最新大模型技术，通过SFT、强化学习等相关LLM技术持续提升搜索体验。

联盟算法团队依托于联盟业务生态，以大模型、深度学习、多模态理解等先进AI技术来驱动站外广阔的十亿级消费者的电商营销场景发展。不同于站内确定性场景，我们直接面向站外复杂多变的电商生态，因此可以接触到业界前沿的领域知识，如微信、微博等社交领域、抖音快手小红书等内容场景。我们持续进行LLM大语言模型、深度学习、多模态理解、知识图谱、信息检索、图学习等前沿技术的研究，并通过搜索、推荐、投流、榜单、承接页等产品形式，在用户意图理解、渠道智能选品、商家营销建议、个性化召回、多场景多目标预估、排序策略、智能创意等领域进行深耕，在不断提升业务效果的同时，也在不断拓展基础技术和应用技术的边界。热忱欢迎对大语言模型、广告算法、搜索推荐和计算机视觉等方向感兴趣的同学加入我们，一起加油，共同成长！我们坚信你的加入，是我们彼此优秀的开始。

1.负责大语言模型在知识问答能力上的算法设计优化及实现； 2.带领团队建设RAG体系，对RAG链路中的重要模块进行优化，提升模型的性能效果； 3.带领团队跟进业界前沿技术，高质量完成业务落地。