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腾讯微信-WeLM 大模型 RL 环境构建研发工程师(深圳、上海)

社招全职2年以上WXG公共技术地点:北京状态:招聘

任职要求


1.扎实的计算机基础:优秀的编程能力(Python/Go/C++ 至少精通一门),熟悉 Linux 系统和容器化技术;
2.熟悉 ReActAutoGPT、LangChain 或 AutoGen 等开源框架,对 LLM 调用工具有实战经验或深度…
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工作职责


1.环境沙箱构建:设计并实现支持 RL环境 执行代码、操作 API 或进行多步推理的隔离沙箱环境(基于 Docker, WebAssembly 或 VM);
2.交互协议定义:优化 RL 训练与环境之间的 Observation/Action 循环,提升工具调用的准确率;
3.自动化评价体系:构建针对特定场景(如数据分析、自动化办公、软件工程)的评测基座(Benchmark),客观衡量执行成功率;
4.前沿技术探索:研究如何通过环境反馈(Environment Feedback)进行强化学习(RLHF/RLAIF),加速模型的迭代进化。
包括英文材料
Python+
Go+
C+++
Linux+
React+
AutoGPT+
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社招2年以上WXG公共技术

1.负责构建和优化大规模预训练框架,支持文本、语音、图像等多模态数据的联合学习与高效训练; 2.深入优化长序列场景下的分布式训练与显存利用(如context parallel、2D/环形 Attention、混合并行、激活重计算等),在百万级 token 训练中提升吞吐与性价比; 3.负责后训练(Post-training)阶段框架建设,包括强化学习(RL/RLHF)、偏好建模(Reward Model)及人类反馈优化(Alignment)等流程; 4.深入优化分布式训练框架与推理效率,提升算力利用率与模型吞吐性能; 5.跟踪前沿研究趋势,探索高效预训练策略(如Mixture of Experts、Continual Pretraining等); 6.与算法、数据、平台团队协作,形成从数据处理到训练部署的全流程自动化解决方案。

更新于 2026-06-30北京
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社招3年以上WXG公共技术

参与微信大规模语言模型(WeLM)的建设,涵盖训练流程的多个环节 1.探索大规模预训练模型的结构创新、优化器策略创新,提升单位算力下的智能获取效率 2.探索更高效全面的预训练数据建设方案、预训练数据使用方案 3.建设通用 Long-Horizon LLM Agent 的训练策略 4.独立或与其他研究员合作进行前沿领域研究。

更新于 2026-07-20北京
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社招2年以上WXG公共技术

参与微信大规模语言模型(WeLM)的建设,涵盖训练流程的多个环节 1.探索大规模预训练模型的结构创新、优化器策略创新,提升单位算力下的智能获取效率 2.探索更高效全面的预训练数据建设方案、预训练数据使用方案 3.建设通用 Long-Horizon LLM Agent 的训练策略 4.独立或与其他研究员合作进行前沿领域研究。

更新于 2026-06-16北京
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校招青云计划-实习生

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