腾讯微信-WeLM基座大模型后训练

1.参与微信大规模语言模型（WeLM）的建设，涵盖基座模型训练、模型价值对齐、推理模型研发、智能体研发等环节； 2.设计、实现、优化大规模分布式模型训练各环节的效率； 3.独立或与其他研究员合作进行前沿领域研究； 4.与产品团队、数据团队合作研发有竞争力的AI应用。

1.负责微信视频号推荐后台开发的需求实现，包括模型和策略的接入，重点关注视频号入口的直播推荐； 2.针对直播业务的特性，优化推荐链路，使得各链路能够支持更大规模的候选； 3.参与特征处理和接入工作，持续优化特征更新及在线服务链路。

1.负责微信视频号直播的推荐技术优化，提升用户在推荐场景的效果和体验； 2.结合场景特点，能够将业务问题转化为模型优化的方向。

1.负责微信小店业务的推荐技术研发，包括但不限于召回、精排、重排，新用户冷启等； 2.结合微信小店的业务特点，对推荐全链路上的模型进行效果优化以及推荐策略迭代，提升用户体验以及业务指标。