腾讯音乐腾讯音乐AI应用算法高级工程师
社招全职3年以上内容-技术类地点:深圳状态:招聘
任职要求
1.拥有3年以上算法实战经验,有大型语言模型相关项目研发和落地经历优先考虑; 2.具备硕士及以上学历,计算机、机器学习和人工智能等相关专业; 3.熟悉主流模型和算法框架,在LLM和深度学习等方面有一定研究者优先考虑; 4.熟悉音乐信号处理,有乐理知识,具备作曲和演奏能力,熟悉DAW工具者优先考虑; 5.具备良好的沟通协作能力,能和团队一起探索新技术,推进技术进步。
工作职责
1.负责腾讯音乐内容业务的AI技术研发,聚焦音乐生产与宣发等场景,构建核心技术体系,通过AI能力赋能音乐内容创作及服务等全流程; 2.负责跟进行业内领先的AI音乐技术,包括但不限于提出新的技术框架、改进现有的算法,持续提升相关技术指标; 3.负责参与和推动相关技术在业务上的落地。
包括英文材料
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
学历+
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.
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
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
相关职位
社招
职位描述 1、负责人工智能大模型的研发工作, 研发基于大模型的AI搜索、用户理解、ChatBot、检索增强、导购助手等应用,确保产品的创新性与实用性 2. 深度参与AI搜索类产品建设工作,主导大语言模型(LLM/MLLM)的预训练、持续训练、SFT、RLHF 等技术,不断提升模型的性能与表现。 3. 推动 AI 应用落地搜索场景,深入分析业务需求,通过技术手段提升作业效率与用户体验; 4. 持续关注行业内人工智能技术的发展趋势,引入前沿技术并进行创新应用
更新于 2025-05-23
社招3年以上EMR2
1、支持互娱研发业务(包括并不限于抖音、直播、剪映、醒图等),结合推荐算法,提升产品转化效率,改善用户体验,探索更高效的体验模式,提升业务生态健康程度等; 2、参与优化模型和算法服务的计算性能,支撑高QPS的分布式算法应用; 3、参与亿级规模的短视频APP和直播的道具/特效/美颜/模板的个性化推荐算法的优化; 4、独立负责业务中的一个模块,与产品、工程研发团队深度合作,理解业务发展,制定推荐策略的目标; 5、调研业内领先的AI技术解决方案,结合实际应用场景进行创新应用试验和业务落地。
更新于 2021-08-27