腾讯微信秒剪-agent强化学习训练框架开发工程师-（广州）
社招全职1年以上微信秒剪技术地点：北京状态：招聘
任职要求
1.精通Python及PyTorch等框架，具备Qwen、Deepseek等模型的二次训练经验者优先； 2.深入理解Transformer架构、SFT/RL训练范式及Prompt工程，了解Claude Code等Agent开发框架，有完整智能体系统搭建经验者优先； 3.熟悉常用的R…
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工作职责
1.参与开发优化大模型推理性能，提升长调用链 Agent 推理效果和推理性能； 2.搭建高性能的 Agent RL训练和推理框架，满足超长上下文(工具调用)场景下 Agent RL的训练效率以及训练稳定性； 3.参与大窗口、分布式训练的性能优化，持续跟进大模型训练框架前沿技术，进行关键技术预研以及落地验证； 4.深入分析模型后训练过程中的链路流程，包括数据加载、通信效率等，提升训练速度以及训练吞吐。
包括英文材料
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
Transformer+
https://huggingface.co/learn/llm-course/en/chapter1/4
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
https://poloclub.github.io/transformer-explainer/
An interactive visualization tool showing you how transformer models work in large language models (LLM) like GPT.
https://www.youtube.com/watch?v=wjZofJX0v4M
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
SFT+
https://cameronrwolfe.substack.com/p/understanding-and-using-supervised
Understanding how SFT works from the idea to a working implementation...
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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：； 2.参与图像、视频、语音等多模态内容理解及生成相关算法的工程化落地； 3.参与多模态业务核心功能设计、开发及维护，包括但不限于服务性能调优、技术难点攻坚、指标自动化监控、异构大模型调度等； 4.参与维护后台服务，保证线上稳定性，以及搭建自动化分析系统，提升工程效率； 5.参与新技术调研以及探索，以及项目特定方向的重点、难点开发工作。
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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。
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