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职位搜索/腾讯/混元大模型后训练算法工程师/专家-coding
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腾讯 (Tencent)

职位信息

北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
普通员工/个人贡献者

标签

数据工程强化学习编译器代码生成SFT大语言模型Code Llm
💡

核心评价

腾讯核心前沿技术岗,薪资竞争力强,技术成长空间巨大,但工作地点固定且可能强度不低。

混元大模型后训练算法工程师/专家-coding

🤖 AI 估测:¥45K-80K

发布时间:16 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个专注于大模型后训练阶段,特别是代码生成与理解方向的算法工程师/专家岗位
你将负责设计并落地针对代码场景的高质量数据生产、自动化质检与定向修复方案,并深度参与代码模型能力的专项评测与数据飞轮构建
你需要追踪前沿技术,将研究成果转化为业务价值,持续驱动模型代码核心能力的演进

✓工作职责

负责大模型后训练(SFT+RL)阶段 Coding(代码生成与理解)类数据的全链路研发
针对代码场景特有的严格语法约束、长上下文(跨文件)项目级推理、执行反馈及调试修复特性,设计并落地基于编译器执行反馈、自动化测试用例生成、复杂代码构建轨迹爬取等技术的数据生产、自动化质检与定向修复方案,确保高质量 Code 数据的稳定、高标准交付
深度参与代码模型能力的专项评测与分析(如基于 HumanEval、MBPP、SWE-bench 等),制定科学的评价指标体系
通过剖析模型在实际编程任务中的弱项,设计并落地高效的数据飞轮机制,定向进行数据补充与配方调整,实现“评测发现问题-数据定向强化-效果闭环提升”,持续驱动模型代码核心能力的演进
追踪与研究支撑大模型后训练与 Coding 能力提升的前沿技术,关注基于执行反馈的强化学习(RLAIF/RLCE)、代码自验证生成、AI SWE等方向,能够将最新代码数据相关的研究成果快速转化为业务价值

⭐最低要求

计算机科学、软件工程、人工智能或相关专业硕士及以上学历,具备大模型数据工程或Code LLM等实际项目经验
深入理解 Transformer 架构及大语言模型训练原理,具备丰富的数据处理经验
能针对Code SFT、代码偏好对齐等后训练场景,设计高标准数据方案,有项目实战经验
熟练掌握 Python,善于利用 Cursor、Claude Code 等 AI 辅助工具提升数据生产与自动化分析效率
熟悉至少一门其他主流编程语言(C++/Java/Go等),熟悉Docker优先
具备强烈的数据敏感度、技术热情和自驱力,能够从繁杂的代码与报错日志中洞察模型能力的边界,拥有优秀的跨团队(模型、评测、平台)协作与沟通能力

👍优先资格

深入实践过 CodeAct、SWE-agent、LATS、AlphaCode等前沿代码推理与自动化框架者优先
在前沿会议有高质量论文发表,或在开源社区有高影响力贡献者优先
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