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微信小微-大模型算法研究员-对话方向

未披露 · 北京 · 腾讯

主分类:大模型与生成式算法研发
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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    "job": {
        "job_title": "微信小微-大模型算法研究员-对话方向",
        "job_level": "未披露",AI生成
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        "location": "北京",
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        "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": "硕士及以上学历",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1.支持微信助手小微的产品需求,负责小微对话效果优化,覆盖闲聊、角色扮演和微信会话场景小微问答等场景, 围绕拟人化、共情、话题引导和场景理解,推进数据构建、模型后训练、效果评测和线上实验;\r\n2.优化小微生成式追问推荐系统,基于线上曝光、点击和多轮对话数据构建训练样本,建设数据飞轮、自动评测与 A/B 实验,持续提升追问的相关性、多样性、个性化和点击转化;\r\n3.负责经验簿自进化系统的建设与优化,包括经验生成、触发与过滤、动态评测、多轮生效及线上反馈回流,持续提升经验的准召和业务效果;\r\n4.负责人脸记忆与人物图谱能力优化,围绕人物绑定、检索和识别开展数据合成、主干后训练、评测建设和 bad case 归因,降低识别幻觉;\r\n5.建设小微对话、harness、记忆等方向相关的数据与评测工具,与产品和工程团队协作,推进算法能力上线落地。",
        "requirements_text": "1.计算机、电子工程、数学、机器学习等相关专业,硕士及以上学历;\r\n2.熟悉 PyTorch、Transformers 等框架,具备大模型训练或应用开发经验;\r\n3.深入掌握以下至少一个方向:大模型后训练、对话效果优化、Reward Model 与自动评测、Agent 自进化、RAG 与长期记忆、多模态理解;\r\n4.具备从线上问题分析、数据构建、模型训练、效果评测到 A/B 实验的完整实践经验,能够独立推进算法方案落地;\r\n5.具备优秀的工程能力、逻辑思维和沟通表达能力;熟练使用 AI 编程工具,具备良好的 Vibe Coding 能力。",
        "skills": [AI生成
            "PyTorch",
            "机器学习",
            "模型训练",
            "沟通表达",
            "逻辑思维",
            "大语言模型",
            "检索增强生成"
        ],
        "preferred_qualifications": "未披露",
        "job_highlights": "未披露"
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        "contact_methods": [
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        "post_date": "2026-08-04",
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        "update_date": "20260917",
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    "fulltext": "微信小微-大模型算法研究员-对话方向\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.支持微信助手小微的产品需求,负责小微对话效果优化,覆盖闲聊、角色扮演和微信会话场景小微问答等场景, 围绕拟人化、共情、话题引导和场景理解,推进数据构建、模型后训练、效果评测和线上实验;\r\n2.优化小微生成式追问推荐系统,基于线上曝光、点击和多轮对话数据构建训练样本,建设数据飞轮、自动评测与 A/B 实验,持续提升追问的相关性、多样性、个性化和点击转化;\r\n3.负责经验簿自进化系统的建设与优化,包括经验生成、触发与过滤、动态评测、多轮生效及线上反馈回流,持续提升经验的准召和业务效果;\r\n4.负责人脸记忆与人物图谱能力优化,围绕人物绑定、检索和识别开展数据合成、主干后训练、评测建设和 bad case 归因,降低识别幻觉;\r\n5.建设小微对话、harness、记忆等方向相关的数据与评测工具,与产品和工程团队协作,推进算法能力上线落地。\n1.计算机、电子工程、数学、机器学习等相关专业,硕士及以上学历;\r\n2.熟悉 PyTorch、Transformers 等框架,具备大模型训练或应用开发经验;\r\n3.深入掌握以下至少一个方向:大模型后训练、对话效果优化、Reward Model 与自动评测、Agent 自进化、RAG 与长期记忆、多模态理解;\r\n4.具备从线上问题分析、数据构建、模型训练、效果评测到 A/B 实验的完整实践经验,能够独立推进算法方案落地;\r\n5.具备优秀的工程能力、逻辑思维和沟通表达能力;熟练使用 AI 编程工具,具备良好的 Vibe Coding 能力。",
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