腾讯微信视觉-多模态大模型高级算法研究员 （广州）

负责微信视觉基座模型的核心技术研发与业务落地，构建统一的视觉理解与解析能力，支持在微信C端及视频号、公众号、微信小店等业务场景中的规模化应用。

1.负责图像/视频生成大模型的美学标准制定、数据采集、模型调优与效果验收等工作； 2.跟踪 AIGC 工具与视觉趋势，形成专业洞察与美学规范，推动模型美学能力持续优化； 3.探索 AIGC 技术在业务场景中的创新应用，包括但不限于视频特效模板、直播礼物、互动内容等方向。

1. 针对 NPU、GPU 等异构硬件，探索 AIGC 大模型的最优推理方案，开发维护自研 AIGC 推理框架，将 XNet 推理引擎的优化能力赋能业务模型，支持微信视频号及其他业务的部署与持续优化 2. 深入理解 AIGC 大模型，以算法-系统 Co-design 的思路，探索与应用 Cache、稀疏、量化等 Training-free 或需要 Finetune 的优化方案，在保证业务指标的前提下，探索推理优化的边界 3. 持续跟进 AIGC 大模型的发展动态，探索并落地通用推理优化方案，支持新模型的高效上线，并提供模型优化的原子能力，支持算法侧与业务侧的高效接入与调试

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。