腾讯大模型平台算法工程师（深圳/北京/上海）
任职要求
1.领域经验：需具备大模型相关领域的经验，特别是在算法设计和工程实现方面有深入研究和实践经历； 2.技术能力：具备扎实的机器学习理论基础，熟悉深度学习框架（如PyTorch），有分布式训练经验（如DeepSpeed、Megatron等）者优先； 3.创新与学习：对大模…
工作职责
1.负责大模型全模态从训练到推理部署的全流程工作，在机器学习平台上引入并优化前沿算法和技术，以推动工程与模型性能的提升和业务的落地。专注于以下一个或多个方向：； 2.训练数据构建与优化：开发自动化工具和智能算法，以优化多源数据的获取、清洗、配比和合成，提升训练数据的质量和效率； 3.模型训练与优化：设计和实现训练流程自动化工具，包括超参数优化、训练早停策略、模型选择等，以提高训练效率和模型性能； 4.强化学习与后训练优化：研究和应用强化学习算法，包括异步方法、长思考推理模型训练等，以提升模型的样本效率和稳定性； 5.Agentic RL应用：利用Tool-integrated Reasoning等技术解决复杂业务问题，搭建适用于不同场景的Agentic RL框架。
【业务介绍】 我们是小红书内稠密类模型（LLM/MLLM/SD/CV/NLP）统一的AI平台QuickSilver，负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源，基于自建的训推引擎，为公司所有AI算法同学迭代业务模型提供端到端一站式AI服务；包括数据管理，模型管理，模型训练、压缩、推理、部署，服务管理，资源调度等一系列能力。 工作职责： 1、负责稠密类模型训练推理开发平台的架构设计和核心功能研发 2、设计和实现大模型训练部署流程，包括模型fine-tuning、推理服务化等 3、构建云原生架构，设计高可用、高性能的微服务体系 4、优化平台性能，提升系统稳定性和可扩展性
DirectLLM是小红书内部面向各业务场景建设的大模型API服务产品，通过标准化API接口提供LLM/MLLM等大模型推理服务，致力于为AI应用开发者提供品类丰富、数量众多的模型选择，并通过API接口为其提供开箱即用、能力卓越、成本经济的模型服务，各领域模型的能力均可通过统一的API和SDK来实现被不同业务系统集成。 工作职责： 1、参与/负责大模型推理服务平台（MaaS）的架构设计、系统研发、产品研发等工作； 2、深入参与面向大模型场景的请求调度、异构资源调度、引擎优化等核心工作，实现千亿级Token并行推理平台； 3、为内部产品线提供解决方案，协助公司内用户解决大模型应用过程中业务在平台上的使用问题。
团队介绍：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 TikTok直播研发团队，旨在实现TikTok直播业务的研发工作，搭建及维护业界领先的产品。 加入我们，你能接触到包括：社交互动、营收活动、主播生态、消费订阅、游戏直播、公会&运营平台等核心业务场景，支持产品在全球赛道上高速发展； 也能接触到包括服务架构、大模型算法、基础技术等方向上的技术挑战，保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务；同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案，优化各项产品指标及用户体验。 在这里， 有大牛带队与大家一同不断探索前沿， 突破想象空间。 在这里，你的每一行代码都将服务亿万用户。 在这里，团队专业且纯粹，合作氛围平等且轻松。 目前在北京，上海，杭州、广州、深圳分别开放多个岗位机会。 1、负责TikTok直播策略方向的算法评测及评测体系建设，包括从算法到工程的算法评测能力建设、评测标准化、评测自动化、算法质量兜底能力建设、快速问题诊断能力、智能化评测能力等内容； 2、算法评测工程化能力建设：包括工具平台开发、与业务深度协作解决业务痛点、算法质量运营等内容； 3、策略产品测试：与产品研发团队密切配合，完成算法场景评测等工作，保障模型交付质量； 4、质量体系建设：模型算法测试相关工具建设，自动化测试、持续集成、监控报警建设； 5、线上稳定性保障：重要线上问题的分析，定位，同时推进相关问题系统性优化解决。
团队介绍：广告业务原为商业产品与技术部门，为抖音集团的商业变现提供广告产品与技术，负责端到端大型广告系统建设，覆盖抖音、今日头条、西瓜视频、番茄小说、穿山甲等产品矩阵，践行"激发生意新可能"理念，致力于让营销更省心、更高效、更美好，推动商业的可持续增长，让不分体量、地域的企业及个体，都能通过数字化技术激发创造、驱动生意。连接广告主、用户及生态伙伴、成为开放共赢的全球最佳智能营销平台之一。在这里，你将投身建设面向未来的数字营销能力，接触到全球先进的商业产品架构、模型和算法，在互联网广告行业始终创新。 课题介绍： 1、核心技术架构： 1）下一代广告技术栈： 模型算法层：搭建基于强化学习的智能出价与流量预估系统，攻克深层转化场景下的数据稀疏、多源异构数据融合（延迟数据/埋点噪声/跨平台行为）等行业难题； 系统工程层：构建支持基于长序列特征的实时预估框架，研发支持动态创意组合的自动化投放引擎； AIGC融合层：建立文/图/视频多模态生成技术中台，实现从IP素材生成到智能投放的全链路闭环； 2）行业首创的AIGC解决方案： 正在搭建全球领先的"小说→漫剧"智能生产线，攻克三大技术堡垒： 多模态叙事引擎：研发支持角色一致性保持（Character-aware Diffusion）、分镜自动生成（Storyboard LLM）、动态运镜控制（Camera ControlNet）的复合型生成框架； 工业化工作流：构建支持分布式渲染、多版本AB测试、合规性审核的智能生产管线，实现日均千级素材产能； 投放增效系统：开发生成质量量化评估模型（QAGAN），建立素材生成-投放效果的反哺优化机制； 2、岗位挑战： 你将主导： 构建支持沿模型的混合推理框架，优化多卡并行下的生成效率； 设计跨模态对齐算法，提升文字指令到视觉元素的可控生成精度； 研发基于用户行为分析的智能素材变异系统，实现CTR提升30%+的个性化内容生成； 打造从内容生产到实时竞价的全自动化广告引擎； 3、我们期待这样的开拓者： 精通Diffusion Models技术栈，具有LoRA/ControlNet/T2I-Adapter等微调框架的实战调优经验； 熟悉多模态大模型（如VideoPoet、Sora等视频生成技术原理），具备跨模态表征学习研究背景； 拥有广告算法背景者优先，熟悉CVR预估、智能出价等核心模块与生成式AI的结合点； 出色的工程化能力，主导过至少一个完整AIGC项目的端到端落地（从模型训练到服务部署）。