腾讯混元大模型交互算法工程师（北京/上海）
任职要求
1.有大语言模型应用经验优先，包括精调(SFT)、强化(DPO,PPO)等技术的落地； 2.熟悉Pytorch，Megatron, DeepSpeed等模型训练框架； 3.熟悉自然语言处理方向常用的理论和方法，熟悉阅读理解、问答、对话、语言模型、预训练等核心技术； 4…
工作职责
1.负责大语言模型在人机语音交互、音视频对话能力上的算法设计优化； 2.调研业界前沿算法，追踪最前沿的技术动态，并应用在相关的项目中； 3.参与产品讨论，基于技术对产品提出改进建议。
1.负责语音/音频大模型研发，包括语音对话（语音交互/音视频对话）、音频理解（ASR/音频caption）、音频生成（TTS/视频配音）等模型研发； 2.负责语音/音频大模型的预训练、后训练、强化学习（文本和音频强化）相关的数据和算法工作； 3.负责语音对话/音频理解/音频生成的模型开源以及产品落地（比如语音对话产品全链路端到端优化、音频理解在噪音/口音/远场/音效音乐场景的优化、语音合成在播报/闲聊/游戏/社交等场景的优化）。
1.负责大语言模型后训练（Post-Training）阶段的核心技术研发，构建和优化高质量的奖励系统（Reward System），通过Reward Modeling (RM) 和强化学习（RL）算法持续提升模型在复杂指令遵循、逻辑推理及价值观对齐方面的能力； 2.深入研究和优化 RLHF 等后训练算法，提升模型训练的稳定性和最终效果； 3.负责大模型个性化（Personalization）与长期记忆（Memory）机制的算法研发，构建精准的“千人千面”用户建模体系，探索模型如何理解、提取、记忆并动态适应不同用户的长期偏好，持续提升个性化交互体验； 4.负责后训练阶段的数据合成与管理，设计高效的数据飞轮机制，利用SFT、Self-Instruct等技术合成高质量训练数据，并负责建立从用户多维反馈（User Feedback）到模型迭代的闭环信号建模体系； 5.负责后训练模型的全维度评测与分析，制定科学的评价指标，跟进前沿技术动态，将最新研究成果快速转化为业务价值。
1.跟踪业界最新的语音生成算法研究，探索下一代语音、音频生成新范式，拓展语音生成边界能力； 2.探索多模态语音大模型的前沿技术，结合文本、语音、视觉等技术提升语音交互体验； 3.负责语音大模型的技术研发工作，推动模型性能提升与创新应用。
1.设计具备多模态联合感知、推理、记忆与生成能力的统一大模型架构（视觉/音频/文本）； 2.构建支持持续学习、多级记忆、主动探索和自演进的大模型系统； 3.推进 agent化方向，使模型具备自主任务规划、跨模态交互、工具使用和自我优化能力； 4.深度参与通用表征、音视频同频建模、世界模型、稀疏建模等关键模块的设计与实现； 5.跟踪并研究前沿技术趋势，推动创新技术在项目中的应用。