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腾讯游戏-多模态世界模型数据工程师

未披露 · 上海 · 腾讯

主分类:数据工程与数据平台研发
算法与数据
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": "腾讯游戏-多模态世界模型数据工程师",
        "job_level": "未披露",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "IEG",
        "location": "上海",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "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",
        "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。"
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    "requirements": {
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        "degree": "本科及以上学历",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1.面向世界模型(World Model)场景下多模态大模型的预训练与后训练数据需求,围绕2D视频数据与3D场景数据构建自动化、高效率的数据处理管线,覆盖数据采集、清洗、结构化、合成、质量评估与版本管理等环节,持续优化系统性能,保障管线的稳定性、可扩展性与可复用性;\n2.设计并开发数据处理工具与自动化脚本,提升数据清洗、标注与合成效率,支撑数据规模化生产与迭代;\n3.建立数据质量评估与自动化检测体系;\n4.与算法研究团队深度协作,理解世界模型在视频预测、场景建模与交互推理等任务中的训练需求,制定针对性的多模态数据策略,持续挖掘高价值数据资源,推动以数据为核心驱动的模型能力演进与迭代。",
        "requirements_text": "1.人工智能、计算机科学、数学或相关专业,本科及以上学历;\n2.具备大模型训练数据的构建与管理经验,熟悉视频数据或三维数据的处理流程,了解数据质量评估方法与统计分析手段,有复杂数据管线或数据系统建设经验者优先;\n3.了解世界模型的基本训练范式,熟悉 PyTorch 等深度学习框架,能够从数据视角理解模型的核心需求,并据此优化数据策略。",
        "skills": [AI生成
            "PyTorch",
            "深度学习",
            "统计分析",
            "模型训练",
            "大语言模型"
        ],
        "preferred_qualifications": "2.具备大模型训练数据的构建与管理经验,熟悉视频数据或三维数据的处理流程,了解数据质量评估方法与统计分析手段,有复杂数据管线或数据系统建设经验者优先",
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        "post_date": "2026-08-19",
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        "update_date": "20260917",
        "job_url": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2056638729380085760"
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    "fulltext": "腾讯游戏-多模态世界模型数据工程师\n在腾讯,技术人解决问题的激情永不熄灭。无论是面对产品、程序的问题,还是生活与人的问题,腾讯技术人都力图交出漂亮的答卷。我们善用科学工具,以强大的思维之力创造世界,为卓越的产品体验保驾护航,也为公司和产品策略提出宝贵的洞见,用技术引领新的变革。这里的每位成员,既传承着长久以来的务实文化,又时刻以创新眼光瞄准大海星辰。我们十分期待你加入这样一个「技术社区」,分享团队能量,尽情发挥所长。\n1.面向世界模型(World Model)场景下多模态大模型的预训练与后训练数据需求,围绕2D视频数据与3D场景数据构建自动化、高效率的数据处理管线,覆盖数据采集、清洗、结构化、合成、质量评估与版本管理等环节,持续优化系统性能,保障管线的稳定性、可扩展性与可复用性;\n2.设计并开发数据处理工具与自动化脚本,提升数据清洗、标注与合成效率,支撑数据规模化生产与迭代;\n3.建立数据质量评估与自动化检测体系;\n4.与算法研究团队深度协作,理解世界模型在视频预测、场景建模与交互推理等任务中的训练需求,制定针对性的多模态数据策略,持续挖掘高价值数据资源,推动以数据为核心驱动的模型能力演进与迭代。\n1.人工智能、计算机科学、数学或相关专业,本科及以上学历;\n2.具备大模型训练数据的构建与管理经验,熟悉视频数据或三维数据的处理流程,了解数据质量评估方法与统计分析手段,有复杂数据管线或数据系统建设经验者优先;\n3.了解世界模型的基本训练范式,熟悉 PyTorch 等深度学习框架,能够从数据视角理解模型的核心需求,并据此优化数据策略。",
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