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)
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"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
"work_category": "全职",AI生成
"department": "WXG",
"location": "北京",
"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": 0,
"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"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2084268346076999680"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "2084268346076999680",
"post_date": "2026-08-04",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2084268346076999680"
},
"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。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T010",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}