主分类：自然语言处理算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "搜狗输入法-NLP算法工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "CSIG",
"location": "北京",
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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",
"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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"compensation": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.负责输入法打字拼音召回、排序、联想等核心算法研发与迭代，基于大模型技术持续优化用户输入体验与核心算法指标；\r\n2.独立拆解业务需求与用户体验痛点，负责大模型场景化算法方案设计、选型、落地与迭代，解决输入准确率不足、个性化适配弱、推理延迟高等核心问题；\r\n3.主导大模型轻量化落地工作，涵盖模型微调、量化蒸馏、Prompt优化、RAG应用、端侧推理优化等，平衡算法效果、推理速度与落地成本，保障线上稳定高效运行；\r\n4.负责算法全生命周期闭环，包含数据挖掘分析、bad case归因、模型训练、实验验证、灰度上线、效果复盘迭代，以数据驱动持续优化算法能力；\r\n5.跟进NLP与大模型前沿技术，结合输入法业务场景开展技术创新与专项攻坚，沉淀可复用的技术方法论与优化体系；\r\n6.配合团队完成技术规划与项目推进，协助带教校招新人，规范模块研发流程，赋能团队整体技术能力提升。",
"requirements_text": "1.硕士及以上学历，计算机、人工智能、自然语言处理、机器学习、数据科学等相关专业；\r\n2.具备扎实的后训练、NLP，熟练掌握大模型多阶段训练、推理加速、排序推荐等核心算法原理；\r\n3.精通大模型后训练、场景化落地技术，熟练掌握微调、量化、蒸馏、Prompt工程、RAG等技术，具备大模型轻量化、低延迟推理优化实战经验；\r\n4.熟悉文本排序、智能联想、个性化建模相关算法逻辑，有输入法、键盘、文本预测、搜索推荐等相关场景算法优化经验者优先；\r\n5.具备独立的算法方案设计、问题攻坚与数据分析能力，能够自主完成专项优化，精准解决业务痛点，有效提升核心指标；\r\n6.具备完整的算法项目落地经验，熟悉从需求拆解、实验验证、灰度上线到复盘迭代的全流程，拥有数据驱动的迭代思维；\r\n7.具备良好的业务思维与全局视角，可平衡技术效果、用户体验与落地成本，不局限于纯技术研发；\r\n8.自驱力强，主动挖掘业务优化空间，具备独立攻坚能力与责任意识，可高效承接专项攻坚与版本迭代工作；\r\n9.具备优秀的沟通协作、统筹规划能力，抗压性强，可适配业务快速迭代节奏，同时具备团队赋能与新人带教能力。",
"skills": [AI生成
"机器学习",
"自然语言处理",
"数据分析",
"分析能力",
"建模",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "1.有大模型端侧部署、轻量化推理、性能调优落地经验；\r\n2.主导过NLP、排序、推荐相关算法专项，有明确业务指标提升成果；\r\n3.拥有相关技术专利、顶会论文或行业技术沉淀者优先。",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"posting": {
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"fulltext": "搜狗输入法-NLP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.负责输入法打字拼音召回、排序、联想等核心算法研发与迭代，基于大模型技术持续优化用户输入体验与核心算法指标；\r\n2.独立拆解业务需求与用户体验痛点，负责大模型场景化算法方案设计、选型、落地与迭代，解决输入准确率不足、个性化适配弱、推理延迟高等核心问题；\r\n3.主导大模型轻量化落地工作，涵盖模型微调、量化蒸馏、Prompt优化、RAG应用、端侧推理优化等，平衡算法效果、推理速度与落地成本，保障线上稳定高效运行；\r\n4.负责算法全生命周期闭环，包含数据挖掘分析、bad case归因、模型训练、实验验证、灰度上线、效果复盘迭代，以数据驱动持续优化算法能力；\r\n5.跟进NLP与大模型前沿技术，结合输入法业务场景开展技术创新与专项攻坚，沉淀可复用的技术方法论与优化体系；\r\n6.配合团队完成技术规划与项目推进，协助带教校招新人，规范模块研发流程，赋能团队整体技术能力提升。\n1.硕士及以上学历，计算机、人工智能、自然语言处理、机器学习、数据科学等相关专业；\r\n2.具备扎实的后训练、NLP，熟练掌握大模型多阶段训练、推理加速、排序推荐等核心算法原理；\r\n3.精通大模型后训练、场景化落地技术，熟练掌握微调、量化、蒸馏、Prompt工程、RAG等技术，具备大模型轻量化、低延迟推理优化实战经验；\r\n4.熟悉文本排序、智能联想、个性化建模相关算法逻辑，有输入法、键盘、文本预测、搜索推荐等相关场景算法优化经验者优先；\r\n5.具备独立的算法方案设计、问题攻坚与数据分析能力，能够自主完成专项优化，精准解决业务痛点，有效提升核心指标；\r\n6.具备完整的算法项目落地经验，熟悉从需求拆解、实验验证、灰度上线到复盘迭代的全流程，拥有数据驱动的迭代思维；\r\n7.具备良好的业务思维与全局视角，可平衡技术效果、用户体验与落地成本，不局限于纯技术研发；\r\n8.自驱力强，主动挖掘业务优化空间，具备独立攻坚能力与责任意识，可高效承接专项攻坚与版本迭代工作；\r\n9.具备优秀的沟通协作、统筹规划能力，抗压性强，可适配业务快速迭代节奏，同时具备团队赋能与新人带教能力。\n1.有大模型端侧部署、轻量化推理、性能调优落地经验；\r\n2.主导过NLP、排序、推荐相关算法专项，有明确业务指标提升成果；\r\n3.拥有相关技术专利、顶会论文或行业技术沉淀者优先。",
"standard_classification": {
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