腾讯(tencent)招聘腾讯智能座舱- 多模态大模型数据架构师
招聘职位：
腾讯智能座舱- 多模态大模型数据架构师 搜索同类职位
岗位职责：
1.数据飞轮构建：主导座舱多模态大模型（VLM/LLM）的数据飞轮架构设计，构建涵盖自动抓取、智能清洗、高质量合成（Synthetic Data）及自动化评估的全链路管线；
2.数据策略研发：深度参与模型后训练（SFT/DPO）策略，通过数据实验挖掘“黄金样本”，解决座舱场景下语音、视觉、车辆信号等多模态对齐的疑难杂症；
3.合成数据创新：探索利用大模型进行数据合成与增强（SDG），解决长尾场景（Corner Cases）数据稀缺问题，从源头提升模型的泛化能力；
4.大规模算力优化：基于 Ray/Spark 等框架，优化万亿级 Token 的处理效率，挑战多模态超大规模数据的计算瓶颈；
5.质量度量体系：建立数据与模型效果的强关联指标，通过自动化评测闭环，量化每一批次数据对模型“智商”的贡献。
岗位要求：
1.计算机相关专业，硕士及以上学历，3年以上数据研发或 AI 平台经验，对 Data-Centric AI 有深刻理解；
2.既能玩转 大规模分布式计算（Spark/Flink/Ray/Hudi），又深度理解 多模态模型训练流程（Pytorch/DeepSpeed），能与算法同学无缝对话；
3.熟悉图像、视频、语音等非结构化数据的处理逻辑，有 VLM（视觉语言模型） 或 音频大模型 数据管线建设经验者重磅加分；
4.具备自研自动化标注、合成及评估工具的能力，能通过工程手段解决算法的效率问题；
5.对人机交互（HMI）、多模态感知或车载智能终端感兴趣，具备极强的场景迁移能力。
加分项：
1.在同等条件下，通过腾讯云认证或取得同等资格认证的候选人，我们会优先考虑。
1.数据飞轮构建：主导座舱多模态大模型（VLM/LLM）的数据飞轮架构设计，构建涵盖自动抓取、智能清洗、高质量合成（Synthetic Data）及自动化评估的全链路管线；
2.数据策略研发：深度参与模型后训练（SFT/DPO）策略，通过数据实验挖掘“黄金样本”，解决座舱场景下语音、视觉、车辆信号等多模态对齐的疑难杂症；
3.合成数据创新：探索利用大模型进行数据合成与增强（SDG），解决长尾场景（Corner Cases）数据稀缺问题，从源头提升模型的泛化能力；
4.大规模算力优化：基于 Ray/Spark 等框架，优化万亿级 Token 的处理效率，挑战多模态超大规模数据的计算瓶颈；
5.质量度量体系：建立数据与模型效果的强关联指标，通过自动化评测闭环，量化每一批次数据对模型“智商”的贡献。
岗位要求：
1.计算机相关专业，硕士及以上学历，3年以上数据研发或 AI 平台经验，对 Data-Centric AI 有深刻理解；
2.既能玩转 大规模分布式计算（Spark/Flink/Ray/Hudi），又深度理解 多模态模型训练流程（Pytorch/DeepSpeed），能与算法同学无缝对话；
3.熟悉图像、视频、语音等非结构化数据的处理逻辑，有 VLM（视觉语言模型） 或 音频大模型 数据管线建设经验者重磅加分；
4.具备自研自动化标注、合成及评估工具的能力，能通过工程手段解决算法的效率问题；
5.对人机交互（HMI）、多模态感知或车载智能终端感兴趣，具备极强的场景迁移能力。
加分项：
1.在同等条件下，通过腾讯云认证或取得同等资格认证的候选人，我们会优先考虑。
免责声明：
此信息由腾讯官网 (查看来源)审核并发布，我们转载该信息，仅出于传递更多就业招聘资讯、促进大学生及广大求职者就业之目的。该招聘职位信息的真实性、准确性、时效性及合法性均由原始发布方“腾讯官网”负责。我们作为信息转载平台，不构成求职建议，不涉及任何职业中介服务，不对其内容承担任何形式的保证责任。请用户在使用转载信息时保持审慎，自行判断并承担相应风险，求职请认准企业官方渠道！
