主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
辅助：大模型与生成式算法研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "微信小店-大模型算法工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
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"location": "广州",
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"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
"company_name": "腾讯",
"company_industry": "互联网 / 科技 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "腾讯是一家互联网和科技公司，业务覆盖通信与社交、数字内容、游戏、金融科技、企业服务、云计算与人工智能等方向。"
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.探索大模型在电商场景的应用；\n2.利用大模型优化电商推荐效果，包括但不限于召回、排序等环节；\n3.跟踪大模型的前沿进展，研究数据合成、后训练等方法，推动模型在实际场景中的效果优化。",
"requirements_text": "1.具备扎实的NLP/深度学习研发经验，有大模型应用的相关实践经历，具备RAG和问答系统经验者优先；\n2.深入理解LLM技术栈（如SFT、RM、RLHF、数据合成等）。",
"skills": [AI生成
"深度学习",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1.ACL、EMNLP、NeurIPS 等顶级会议发表过大模型相关论文者优先。",
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"posting": {
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"fulltext": "微信小店-大模型算法工程师\n渴望为世界带来新意的人，早已对描绘未来的“热词”不陌生——人工智能、机器学习、数据科学等等。腾讯始终在业界前沿不断探索，积极布局，并为优秀的你提供无限广阔的舞台。我们坚信科技的不断革新，最终能带来美好的、撼动人心的改变。\n1.探索大模型在电商场景的应用；\n2.利用大模型优化电商推荐效果，包括但不限于召回、排序等环节；\n3.跟踪大模型的前沿进展，研究数据合成、后训练等方法，推动模型在实际场景中的效果优化。\n1.具备扎实的NLP/深度学习研发经验，有大模型应用的相关实践经历，具备RAG和问答系统经验者优先；\n2.深入理解LLM技术栈（如SFT、RM、RLHF、数据合成等）。\n1.ACL、EMNLP、NeurIPS 等顶级会议发表过大模型相关论文者优先。",
"standard_classification": {
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