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腾讯混元大语言模型后训练算法工程师(深圳/北京/上海)

社招全职3年以上混元-模型算法技术地点:深圳状态:招聘

任职要求


1.计算机科学/软件工程/人工智能等相关专业硕士及以上学历;
2.深入理解 Transformer 架构及大语言模型训练原理,在 LLM Alignment、RLHF、Reward Modeling、**个性化大模型(Personalized LLM)、记忆机制(Memory/RAG)**等后训练领域之一有深入的研究和实践经验;
3.在用户画像建模、推荐系统大模型结合、或超长上下文/长期记忆模型优化方面有丰富实战经验者优先;
4.具备扎实的算法基础和工程实现能力,熟练掌握 Pytho…
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工作职责


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。
包括英文材料
学历+
Transformer+
大模型+
RLHF+
RAG+
推荐系统+
算法+
Python+
PyTorch+
还有更多 •••
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社招1年以上混元-模型算法技

1.专业领域智能体架构升级:负责面向金融、法务、医疗等专业领域的大模型智能体体系建设,利用 Agentic RAG 架构实现从基础检索问答到深度分析、专业研判与复杂任务执行的演进; 2.深度推理与规划:针对复杂专业任务指令,设计并实现基于推理类模型的任务拆解、多步规划(Planning)与流程编排策略,提升系统处理专业分析、跨文档归纳、决策支持等复杂问题的能力; 3.事实核查与结果可靠性:建立可靠的事实核查(Fact-checking)与结果校验机制,通过证据溯源、多源信息比对、结构化校验等手段,解决大模型在专业场景中的幻觉与失真问题,确保生成结果的真实性、严谨性与可追溯性; 4.前沿技术转化:探索推理类模型在专业领域 Agent 的落地,包括基于过程监督的思维链(CoT)优化、面向专业任务反馈的强化学习(RL)策略,以及搜索、数据分析、文件处理等多工具协同能力的持续演进。

更新于 2026-07-21北京
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社招1年以上混元-模型算法技

1.深度参与混元大模型后训练(包括 SFT、RL )及模型合版的研发和相关算法策略研究,提升模型泛化性、能力边界和上限; 2.后训练策略和生产范式的研究,探索更加敏捷、普适和可扩展的训练范式,提升训练和生产效率; 3.相关前沿后训练技术方向探索,包括但不限于 Reasoning/Agentic 能力增强和 Scaling, RL/OPD 等收敛性和可扩展性研究; 4.将研究成果转化为实际的模型能力或生产效率,并撰写高水平技术报告或论文,提升技术影响力。

更新于 2026-04-16北京
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社招3年以上AI产品

1.制定大模型后训练分Topic数据策略,搭建数据质量评估体系与数据生产标准,针对性优化数据短板,提升模型训练效果; 2.全面管理数据合成、数据质检、数据标注、数据运营小组,负责团队搭建、流程制定、任务统筹与绩效管控,保障数据高效高质量交付; 3.协同算法、研发团队,对齐模型训练需求,落地数据优化方案,跟进数据-模型效果联动优化,推动数据生产智能化升级; 4.把控数据合规与安全,统筹数据项目进度与目标达成,定期复盘数据质量与团队效能。

更新于 2026-06-22北京