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职位搜索/腾讯/混元大语言模型后训练算法工程师-垂域方向(北京/深圳/上海)
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腾讯 (Tencent)

职位信息

北京市 / 广东省-深圳市 / 上海市
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

PyTorch强化学习RAG自然语言处理LLM金融法务大语言模型分布式训练医疗
💡

核心评价

腾讯混元核心算法岗,前沿技术、高成长、高回报,但现场办公强度未知。

混元大语言模型后训练算法工程师-垂域方向(北京/深圳/上海)

🤖 AI 估测:¥35K-60K

发布时间:大约 17 小时前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

加入腾讯混元团队,专注于大语言模型在金融、法务、医疗等专业领域的后训练与智能体构建
你将负责 Agentic RAG 架构升级、深度推理与规划、事实核查机制设计,以及前沿技术转化,推动大模型在复杂专业任务中的落地应用
这是一个技术挑战大、行业前景广阔的职位

✓工作职责

专业领域智能体架构升级:负责面向金融、法务、医疗等专业领域的大模型智能体体系建设,利用 Agentic RAG 架构实现从基础检索问答到深度分析、专业研判与复杂任务执行的演进
深度推理与规划:针对复杂专业任务指令,设计并实现基于推理类模型的任务拆解、多步规划(Planning)与流程编排策略,提升系统处理专业分析、跨文档归纳、决策支持等复杂问题的能力
事实核查与结果可靠性:建立可靠的事实核查(Fact-checking)与结果校验机制,通过证据溯源、多源信息比对、结构化校验等手段,解决大模型在专业场景中的幻觉与失真问题,确保生成结果的真实性、严谨性与可追溯性
前沿技术转化:探索推理类模型在专业领域 Agent 的落地,包括基于过程监督的思维链(CoT)优化、面向专业任务反馈的强化学习(RL)策略,以及搜索、数据分析、文件处理等多工具协同能力的持续演进

⭐最低要求

背景要求:计算机、数学、统计学、法学、金融、医学信息等相关专业硕士及以上学历,2年以上NLP、搜索、知识工程或智能体相关经验,有大模型落地经验者优先
算法能力:深入理解 Transformer 和 LLM 训练流程,熟悉 RAG 技术栈,对检索、上下文处理、多文档理解等有较好基础
Agent 能力:熟悉推理类模型、Agent 框架及其在复杂专业任务中的应用,能够将搜索、数据分析、表格处理、文档处理、报告生成等能力组合成完整工作流
技术功底:熟练掌握 PyTorch 等深度学习框架,了解分布式训练、推理优化及多工具协同的工程实现
综合素质:逻辑清晰,数据敏感度高,能够从复杂专业场景中抽象问题并推动落地,对专业领域 AI Agent 发展方向有自己的理解
软技能:自驱力强,学习能力强,沟通协作好,英语阅读能力优秀
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