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腾讯(tencent)招聘微信搜索-大模型算法工程师-搜索 Planner 方向

招聘职位:

微信搜索-大模型算法工程师-搜索 Planner 方向 搜索同类职位
发布日期:
2026-09-03
工作地点:
职位类型:
全职
职位类别:
技术
来源:
腾讯官网
岗位职责:
1.负责搜索 Planner 的算法设计与研发,基于大模型构建 query 理解与改写系统,覆盖纠错、归一化、意图补全、语义扩展等场景;
2.设计并构建 SFT / RLHF / DPO 训练数据 pipeline,包括数据采集、蒸馏、质量过滤与模板组装,探索数据合成等 AI-Native 数据生产方式;
3.攻关大模型训练与对齐的关键难题,包括输出长度偏差、类别不平衡、训练-推理分布一致性等;
4.设计高效推理链路,包括 constrained decoding、early stopping、多路改写并行召回,结合量化、KV Cache 优化等手段平衡效果与时延;
5.以端到端业务指标为北极星,建立并持续优化评估体系,负责效果调优与 bad case 治理,形成评估、优化、上线、反哺的闭环。
岗位要求:
1.计算机、人工智能、数学等相关专业,硕士及以上学历,2 年以上大模型 / NLP / 搜索相关经验;
2.深入理解 Transformer 架构与大模型技术栈,包括注意力机制、KV Cache、预训练与后训练(SFT / RLHF / DPO)、量化与推理优化;
3.有大模型训练实操经验,熟悉 LoRA / QLoRA、分布式训练、DeepSpeed 等,能独立完成微调与对齐;
4.AI-Native 工作方式,熟练运用 AI 编程工具与自动化 pipeline,能快速搭建数据、训练、评测的自动化链路;
5.精通 Python 与 PyTorch,具备良好的工程落地能力与业务 sense,以端到端效果为导向。
加分项:
1.有搜索 query 理解、query 改写、语义召回等大模型落地经验;
2.熟悉大模型推理框架(vLLM / SGLang)与 constrained decoding、speculative decoding 等加速技术;
3.有 RLHF / DPO / On-Policy Distillation(OPD)等对齐方法实操经验;
4.熟悉 Qwen、DeepSeek 等开源模型的微调、量化与部署;
5.在 ACL / EMNLP / NeurIPS / ICLR / SIGIR / KDD 等会议发表过相关论文。
岗位介绍:
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。
免责声明:

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两年以上工作经验