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腾讯地图-大模型算法工程师（模型优化方向）
腾讯地图-大模型算法工程师（模型优化方向）
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Dpo
Grpo
Pytorch
Rag
Sft微调
大模型
强化学习
投机解码
推理优化
值不值得投
薪资怎么样
5.5万
比机器学习工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1900 个在招 · 其中机器学习工程 50 个
市场机会
选择面较广
深圳 · 机器学习工程 · 约 100 个在招
职位详情
关于这个职位
作为腾讯地图的大模型算法工程师，你将负责垂域训练数据的合成与构建、SFT微调与DPO/GRPO等偏好对齐及强化学习，并通过量化、蒸馏、投机解码等手段优化推理成本
同时推动RAG与Agent在地图业务中的落地，与工程团队协作交付
最低要求
硕士及以上学历，计算机/AI/数学/统计相关专业，3年以上大模型算法经验
具备PyTorch训练与调试实操
具备大模型微调/对齐的完整落地经验
Linux/Python工程基础扎实
工作职责
负责垂域数据合成与数据集构建（自动生成指令与答案、改写扩写、质量筛选、配比与数据飞轮）
负责SFT微调
负责DPO/GRPO/RLVR等偏好对齐与强化学习
负责量化/蒸馏/投机解码等推理成本优化
负责搭建离线基准+线上A/B的可回归评测体系
负责RAG与Agent落地：检索增强链路、知识库、面向业务的Agent设计与工程底座，与工程团队协作交付
优先资格
具备数据合成或训练数据构建经验、推理框架经验、RAG/Agent项目经验，或有顶会论文/开源贡献者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
暂无明确优点
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 依托腾讯地图真实业务，数据与算力资源相对充足
- 覆盖数据合成、对齐、推理优化、RAG/Agent全链路，技术栈全面
- 大模型属当下热门方向，相关技术积累具备市场价值
- 对算法落地能力要求高，需要完整的大模型微调/对齐项目经验
- 数据合成、对齐、推理优化多线并行，工作复杂度较高
- 需与工程团队协作交付，存在沟通协调成本
- 适合具备大模型微调/对齐实战经验、希望在真实业务中打磨端到端能力的中高级算法工程师
- 可在大模型算法纵深发展，成长为对齐或推理优化方向的专家
- 有机会转向大模型应用架构或技术负责人方向
- 依托腾讯地图真实业务场景，积累大规模数据与线上落地的实战经验
- 负责为大模型构建垂域训练数据，包括指令与答案自动生成、改写扩写、质量筛选和数据配比
- 开展SFT微调、DPO/GRPO/RLVR等偏好对齐与强化学习训练
申请策略
暂无内容
面试指南
暂无内容
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