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职位搜索/腾讯/混元AI搜索算法工程师(北京/深圳)
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腾讯 (Tencent)

职位信息

北京市 / 广东省-深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
普通员工/个人贡献者

标签

NLP事实核查PyTorch强化学习RAGLLM搜索算法
💡

核心评价

腾讯前沿AI搜索算法岗,技术栈顶尖,成长性极佳,薪资竞争力强,但WLB可能面临挑战。

混元AI搜索算法工程师(北京/深圳)

🤖 AI 估测:¥35K-60K

发布时间:大约 1 个月前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个专注于AI搜索算法研发的工程师岗位
你将负责构建和优化基于大模型的AI搜索系统,核心工作包括利用Agentic RAG架构提升搜索深度,设计推理模型来处理复杂查询,并建立事实核查机制以确保搜索结果的准确性
该职位要求你具备扎实的NLP和搜索算法基础,并对大模型技术有深入理解

✓工作职责

AI 搜索架构升级:负责大模型驱动的 AI 搜索(AI Search)体系建设,利用 Agentic RAG 架构实现从简单问答到深度调研(DeepResearch)的演进
深度推理与规划:针对复杂搜索指令,设计并实现基于推理类模型的查询拆解、多步规划(Planning)与任务编排策略,提升系统处理复杂问题的能力
事实核查与去幻觉:建立可靠的事实核查(Fact-checking)机制,通过证据溯源、多源信息比对等手段,解决大模型在搜索场景中的幻觉问题,确保生成结果的真实性与权威性
长文本与信息合成:优化长上下文(Long Context)建模能力,实现多篇长文档的信息提取、冲突处理及深度摘要生成
前沿技术转化:探索推理类模型(Reasoning Models)在搜索Agent的落地,包括基于过程监督的思维链(CoT)优化及搜索反馈驱动的强化学习(RL)策略

⭐最低要求

背景要求:计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历,2 年以上 NLP 或搜索相关工作经验,有大模型实际项目落地经验者优先
算法深度:深入理解 Transformer 架构,熟悉 LLM 的全生命周期(预训练、SFT、RLHF/DPO)
精通 RAG 技术栈,对索引构建、检索策略、上下文压缩有深入研究
推理与 Agent 能力:熟悉推理类模型的训练或微调方法,了解如何通过数据工程提升模型的逻辑推理与长链条思考能力
熟悉主流的 Agent 框架(如 LangChain, LlamaIndex, AutoGPT 等)及其在复杂调研任务中的应用
底层技术功底:熟练掌握 PyTorch 等深度学习框架
了解分布式训练与高效推理优化技术
综合素质:具备优秀的数据敏感度与逻辑思维能力,能够从复杂的业务需求中抽象出核心技术挑战,对 AI 搜索的未来演进(如思考型搜索)有独到见解
软技能:极强的自驱力与求知欲,具备良好的团队沟通协作能力,英语阅读能力优秀

👍优先资格

有大模型实际项目落地经验者优先
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