主分类：大模型与生成式算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "大模型Code/Agent后训练算法研究员-(深圳)or(北京)or",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "CSIG",
"location": "上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
},
"company": {
"company_name": "腾讯",
"company_industry": "互联网 / 科技 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "tencent.com",
"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": 2,
"degree": "计算机、人工智能等相关专业硕士以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.负责Code和Agent相关数据构建与治理，构建高质量、多样化的Code/Agent训练数据集，搭建数据迭代闭环，通过数据飞轮持续优化数据质量；\r\n2.负责Agent运行环境与训练环境的构建与优化，构建高可用、可扩展的Agent仿真环境，保障Agent训练、测试及落地的稳定性与高效性；\r\n3.负责Agentic RL在Code/Agent场景的训练，参与Agentic RL Infra建设及优化、Agentic RL 算法优化，持续提升Agentic RL训练的效率和稳定性。",
"requirements_text": "1.计算机、人工智能等相关专业硕士以上学历；\r\n2.有大规模强化学习、大模型Code/Agent研发相关经验者优先；\r\n3.具有扎实的深度学习算法基础，熟悉深度学习框架和分布式训练推理加速，有实操经验者优先；\r\n4.在多模态/CV/NLP等领域顶级会议（期刊）发表过论文、主导/参与业界知名的开源项目者优先；\r\n5.具备极强的学习能力和技术追求，良好的团队合作和沟通能力。",
"skills": [AI生成
"深度学习",
"强化学习",
"团队协作",
"沟通能力",
"学习能力",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "2.有大规模强化学习、大模型Code/Agent研发相关经验者优先；3.具有扎实的深度学习算法基础，熟悉深度学习框架和分布式训练推理加速，有实操经验者优先；4.在多模态/CV/NLP等领域顶级会议（期刊）发表过论文、主导/参与业界知名的开源项目者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"type": "apply_link",
"value": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2027548243965145088"
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"posting": {
"posting_id": "2027548243965145088",
"post_date": "2026-09-08",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2027548243965145088"
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"fulltext": "大模型Code/Agent后训练算法研究员-(深圳)or(北京)or\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.负责Code和Agent相关数据构建与治理，构建高质量、多样化的Code/Agent训练数据集，搭建数据迭代闭环，通过数据飞轮持续优化数据质量；\r\n2.负责Agent运行环境与训练环境的构建与优化，构建高可用、可扩展的Agent仿真环境，保障Agent训练、测试及落地的稳定性与高效性；\r\n3.负责Agentic RL在Code/Agent场景的训练，参与Agentic RL Infra建设及优化、Agentic RL 算法优化，持续提升Agentic RL训练的效率和稳定性。\n1.计算机、人工智能等相关专业硕士以上学历；\r\n2.有大规模强化学习、大模型Code/Agent研发相关经验者优先；\r\n3.具有扎实的深度学习算法基础，熟悉深度学习框架和分布式训练推理加速，有实操经验者优先；\r\n4.在多模态/CV/NLP等领域顶级会议（期刊）发表过论文、主导/参与业界知名的开源项目者优先；\r\n5.具备极强的学习能力和技术追求，良好的团队合作和沟通能力。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T010",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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