腾讯微信-大模型算法研究员-Agent方向
社招全职微信AI助手技术地点：北京状态：招聘
任职要求
1.计算机、电子工程、数学或机器学习相关专业方向硕士及以上学历； 2.熟悉 PyTorch/transformers 等框架，具备大模型应用开发与微调经验； 3.深入了解以下至少一个方向：Agent 自动化评测与 benchmark 构建、RLHF/RLAIF 与 Self-Play、RAG 与记忆检索、用户意图建模与推荐系统，具备独立探索前沿方向技术的能力； 4.具备良好的系统设计能力，能针对具体业务场景合理设计评估与训练流水线，兼顾性能、可扩展性与工程落地； 5.优秀的工程能力、逻辑思维和沟通表达能力；优秀的 vibe codin…
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工作职责
1.负责 Agent 评估框架（Harness Engineering）的设计与开发，构建覆盖任务完成度、对话质量、工具调用准确性等多维度的自动化评测体系； 2.负责 Agent 自进化（Self-Evolution）方向的研究与落地，基于评估信号驱动 Agent 自动优化、自我纠错与能力迭代，探索无人工干预下的持续进化闭环； 3.负责基于 Agent 的用户主动感知与推荐系统研究，包括用户意图建模、跨会话记忆利用、主动提问策略与个性化推荐，提升 Agent 的主动服务能力； 4.基于 Agent 记忆系统，负责多模态感知应用能力的研究与落地，包括图像、人脸、声纹等识别能力与用户记忆的深度结合，实现跨会话的人物识别、声纹记忆与个性化感知应用，提升 Agent 对用户的长期理解与主动服务能力； 5.与产品和工程团队紧密合作，推进评估与自进化能力在相关业务中的部署和落地。
包括英文材料
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
学历+
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.
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
AI agent+
https://www.ibm.com/think/ai-agents
Your one-stop resource for gaining in-depth knowledge and hands-on applications of AI agents.
RLHF+
[英文] What is RLHF?
https://aws.amazon.com/what-is/reinforcement-learning-from-human-feedback/
Reinforcement learning from human feedback (RLHF) is a machine learning (ML) technique that uses human feedback to optimize ML models to self-learn more efficiently.
https://www.ibm.com/think/topics/rlhf
Reinforcement learning from human feedback (RLHF) is a machine learning technique in which a “reward model” is trained with direct human feedback, then used to optimize the performance of an artificial intelligence agent through reinforcement learning.
RAG+
https://www.youtube.com/watch?v=sVcwVQRHIc8
Learn how to implement RAG (Retrieval Augmented Generation) from scratch, straight from a LangChain software engineer.
推荐系统+
[英文] Recommender Systems
https://www.d2l.ai/chapter_recommender-systems/index.html
Recommender systems are widely employed in industry and are ubiquitous in our daily lives.
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1.依托微信读书海量内容与丰富的用户场景，主导大语言模型（LLM）在长内容领域的创新探索与业务落地； 2.负责基于LLM的长上下文（Long-Context）核心技术研究与迭代，深入探索 RAG、后训练（RL）、Agent、Memory 等前沿方向，大幅提升模型对书籍深度内容及用户个性化意图的理解； 3.搭建并完善大模型评测框架，结合任务特点，科学设计评测维度、方法与基准，以数据驱动线上模型能力的持续演进； 4.持续跟进学术界与工业界的大模型最新进展，完成前沿算法的复现、技术转化与创新应用。
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