招聘城市：北京，上海，武汉
岗位职责：
1、负责商业化审核大模型运营业务，包含模型运维、模型训练全链路、大模型调用/微调/评估优化、机器学习和深度学习模型的训练和工程化落地对接等；
2、场景赋能与需求拆解：深入审核业务场景挖掘可以用机器方案提效降本的核心痛点，并能够基于主流大模型能力及AI平台能力，设计结合Prompt工程、RAG应用等能够解决场景问题/难度业务的应用方案，提升业务效率；
3、项目实施与效果把控：主导场景应用链路搭建，管理并行项目落地，把控从数据清洗、Prompt优化到模型调优、模型评估的全流程智能应用，建立对应用使用情况的核心指标监控体系，并确保应用投入与使用在项目中的ROI达标；
4、运营…
招聘城市：深圳
岗位职责：
1.在技术上主导项目团队成员一起进行多模态大模型在游戏领域的研究与应用落地，熟悉AI大模型与多模态大模型等相关技术，包括但不限于提示词工程、模型微调、跨模态融合等技术；
2.从事多模态生成大模型的训练与加速算法研发，负责微调、强化训练、蒸馏加速、模型剪枝、轻量化模型设计与优化、快速模块算子设计、KV Cache等核心加速方向的算法研发；
3.负责将加速算法应用于多模态生成大模型，确保模型在推理延迟、显存占用等指标达到行业领先的技术水平；
4.跟进业界前沿的大模型训练与加速技术，快速迭代并落地创新加速方案，保障多模态生成大模型的工程化落地和商业化竞争力…
招聘城市：北京，上海
岗位职责：
开发研究多模态 LLM 驱动的智能体技术及其应用，包括但不限于：
提升 long context 场景下模型对复杂指令遵循能力；
提升模型的推理规划能力、工具（例如搜索等）使用、记忆管理能力等；
探索多智能体场景下的合作、辩论、对话等应用；
任职要求：
1. 具备扎实的机器学习基础，能熟练使用至少一种深度学习框架（e.g. PyTorch、Jax、TensorFlow、MindSpore、PaddlePaddle）。
2. 对监督学习、强化学习、表示学习等机器学习方法有深入理解并具备相关的实践经验。
3. 在 NLP/CV/RL 等至少一个 AI 领域中有过深入的研究经历，或通过机器学习算法解决过复杂业务场景问题。
4. 具备卓越的实验分析与问题解决能力，有创新思维，能够良好沟通、与团队成员高效协作…
招聘城市：北京
岗位职责：
1.负责视觉算法的研发，与各类技术专家一起，探索计算机视觉、AIGC、多模态、人工智能等前沿技术；
2.结合业务场景，设计并预研简洁的技术方案；
3.推动前沿技术落地到地图多个产品，呈现一流的数字地图服务体验。
岗位要求：
1.硕士及以上学历，三年及以上工作经验，有较好的数学基础；
2.熟悉模式识别、机器学习理论基础，掌握计算机视觉领域内常用算法，在计算机视觉、AIGC、多模态、深度学习等专业领域有较深入的研究；
3.有较好的代码能力，熟练掌握C、C++、Python中的一种，熟悉linux下开发；
4.有端到端大模型经验者优先；在计算机视觉国际顶尖会议或期刊上发表过论文者优先；在计算机…
招聘城市：北京
岗位职责：
1.负责生成式大模型预训练相关的工作，包括但不限于：大规模模型预训练，长文本预训练，线性模型结构探索；
2.探索与跟进前沿技术，寻求技术突破，推动机器在AIGC能力的提升和突破；
3.探索高效的模型知识嵌入方法以及模型知识在线学习更新；
4.探索文本模型预训练的scaling law，在小规模小成本下更精准地预测大规模训练后的表现。
岗位要求：
1.熟练掌握Python，熟悉Linux环境开发，精通应用深度学习框架TensorFlow或者PyTorch；
2.持续跟进前沿的深度学习技术，了解前沿的深度学习相关算法，熟悉Transformer等模型结构；
3.具备分析问题定义问题和解决问题能力，具备持续的自驱力来面对挑战；
4.有大规模模型预训练…
招聘城市：北京
岗位职责：
1.参与微信电商多模态大模型、音视频全模态大模型的建设；
2.持续跟进业界最新的多模态大模型算法，参与多模态大模型的设计、训练、调优及评测等；
3.推进多模态大模型在微信电商内容理解、短视频和音乐内容理解场景中的落地应用。
岗位要求：
1.深度参与业界知名多模态大模型的研发工作，并取得优秀成果；
2.对前沿技术研究充满热情，具备独立探索和解决问题的能力；
3.计算机科学、数学、物理或相关专业。
招聘城市：北京
…WeLM）的建设，涵盖训练流程的多个环节
1.探索大规模预训练模型的结构创新、优化器策略创新，提升单位算力下的智能获取效率
2.探索更高效全面的预训练数据建设方案、预训练数据使用方案
3.建设通用 Long-Horizon LLM Agent 的训练策略
4.独立或与其他研究员合作进行前沿领域研究。
岗位要求：
1.有大型自然语言处理项目研发经历并取得过优秀成果
2.对于学习和参与搭建大规模的复杂 AI 系统充满热情
3.计算机科学、数学、物理或相关领域学位
4.重视研究与工程成果的实际影响力
加分项：
a.能在快速变化的环境中自主推动新研究想法，从概念构思、实验到产品化的全过程
b.有 GPU 编程经验者…
招聘城市：北京
岗位职责：
1.负责生成式大模型预训练相关的工作，包括但不限于：大规模模型预训练，长文本预训练，线性模型结构探索；
2.探索与跟进前沿技术，寻求技术突破，推动机器在AIGC能力的提升和突破；
3.探索高效的模型知识嵌入方法以及模型知识在线学习更新；
4.探索文本模型预训练的scaling law，在小规模小成本下更精准地预测大规模训练后的表现。
岗位要求：
1.熟练掌握Python，熟悉Linux环境开发，精通应用深度学习框架TensorFlow或者PyTorch；
2.持续跟进前沿的深度学习技术，了解前沿的深度学习相关算法，熟悉Transformer等模型结构；
3.具备分析问题定义问题和解决问题能力，具备持续的自驱力来面对挑战；
4.有大规模模型预训练…
招聘城市：北京
岗位职责：
1.面向智能座舱场景下多模态大模型的预训练、后训练数据需求，构建自动化、高效率的数据处理管线（涵盖数据抓取、清洗、合成、质量评估与版本管理），优化组件性能，确保稳定性和可扩展性；
2.开发自动化数据处理工具与脚本，优化数据清洗、标注及合成的效率和规模化能力；
3.建立数据质量评估指标体系与自动化检测机制，通过数据实验分析识别样本不足、质量问题、配比不均衡等潜在问题，驱动数据优化并量化数据对模型效果的提升；
4.与算法团队深度协作，理解模型训练需求与业务场景特性，定制数据策略，分析挖掘数据资源，支持模型持续迭代，推动数据驱动的模型性能优化。
岗位要求：
1.计算机科学或相关领域本科及以上…
招聘城市：北京
…WeLM）的建设，涵盖训练流程的多个环节
1.探索大规模预训练模型的结构创新、优化器策略创新，提升单位算力下的智能获取效率
2.探索更高效全面的预训练数据建设方案、预训练数据使用方案
3.建设通用 Long-Horizon LLM Agent 的训练策略
4.独立或与其他研究员合作进行前沿领域研究。
岗位要求：
1.有大型自然语言处理项目研发经历并取得过优秀成果
2.对于学习和参与搭建大规模的复杂 AI 系统充满热情
3.计算机科学、数学、物理或相关领域学位
4.重视研究与工程成果的实际影响力
加分项：
a.能在快速变化的环境中自主推动新研究想法，从概念构思、实验到产品化的全过程
b.有 GPU 编程经验者…
招聘城市：上海
岗位职责：
1.负责游戏视频生成大模型/世界大模型/数字人大模型的智能评测体系（标准/BMK/算子）构建，以评测提升大模型效果/安全提升；
2.持续优化大模型的智能评测技术体系，包括但不限于SFT/RL/CPT/MoE/Agent等技术，以此来提升智能评测效率和置信度；
3.负责将智能评测技术应用于大模型的训练/评测数据处理和质量优化中，提高训练/评测数据处理效率和质量，进而提升大模型迭代效率和效果；
4.紧跟业界和学术界智能评测前沿，发现其亮点和前进动态，借此不断完善现有智能评测体系。
岗位要求：
1.具备扎实的视频/NLP/多模态领域算法基础，能深刻理解大模型的基本原理（transformer架构、预训练、后训练等）；
2.熟练掌握并…
招聘城市：深圳
岗位职责：
1.负责QClaw核心AI能力建设：智能体协同、LLM微调与优化、Agentic Workflow落地、多模态任务处理；
2.设计AI应用隐私保护机制、Agent沙箱安全评级等算法能力，构建安全可信的AI系统；
3.搭建可解释的算法评估体系与归因链路，通过数据驱动实现天/周/月级合理迭代优化；
4.紧跟前沿AI技术趋势，探索AI创新应用，协同团队在技术深度与广度上持续突破。
岗位要求：
1.本科及以上学历，5年以上AI算法研发经验；
2.熟练掌握至少一种编程语言（Python/C++/Golang/Java/JS/TS），具备优秀工程能力；
3.在深度学习、大模型、多模态、强化学习等方向有扎实积累，具备从0到1主导项目落地经验；
4.熟悉主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），对Prompt…
招聘城市：深圳
岗位职责：
1.基于大语言模型（LLM）及多模态/全模态大模型，研究和开发前沿语音合成与生成算法（如 TTS、语音转换、声音/音乐生成等）；
2.开发和优化面向线上应用的语音及音频合成系统，提升效果、效率和可扩展性；
3.探索并推进全双工/流式多模态大模型在语音理解、语音生成及实时语音交互方面的能力；
4.与研究和工程团队跨职能协作，推动项目从原型验证到生产落地。
岗位要求：
1.计算机科学、电子工程、信号处理或相关领域博士学位；
2.具备扎实的语音/音频处理基础，熟悉现代生成模型（如扩散模型、流匹配、自回归模型、基于编解码器的方法等）；
3.具有将大语言模型扩展至语音/音频模态的实际经验（如语音分词…
招聘城市：北京
岗位职责：
1.负责在灾害预测、老人陪伴等场景的AI算法研究和模型训练工作，基于大模型打造可落地的前沿应用；
2.跟踪AI领域的最新进展和应用趋势，重点关注与灾害、养老相关领域的交叉应用；
3.根据场景评估模型输出，通过强化学习等方式优化模型效果。
岗位要求：
1.研究生及以上学历，有AI或AIGC相关项目研究经验；
2.熟悉模型效果评估和优化的一般方法，有训练及应用大模型的经验；
3.热爱AI技术和创新，紧跟相关技术发展。
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…
招聘城市：北京
岗位职责：
1.负责在灾害预测、老人陪伴等场景的AI算法研究和模型训练工作，基于大模型打造可落地的前沿应用；
2.跟踪AI领域的最新进展和应用趋势，重点关注与灾害、养老相关领域的交叉应用；
3.根据场景评估模型输出，通过强化学习等方式优化模型效果。
岗位要求：
1.研究生及以上学历，有AI或AIGC相关项目研究经验；
2.熟悉模型效果评估和优化的一般方法，有训练及应用大模型的经验；
3.热爱AI技术和创新，紧跟相关技术发展。
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…
招聘城市：北京
岗位职责：
参与微信大规模语言模型（WeLM）多模态基础模型的建设
1.探索研究基于 LLM 的多模态理解训练方案，从预训练开始建设高效智能多模态模型
2.探索研究基于 Long-Horizon 复杂多模场景的通用 Agent 训练策略
3.独立或与其他研究员合作进行前沿领域研究
岗位要求：
1.有大语言模型、强化学习、多模态项目研发经历并取得过优秀成果
2.对于学习和参与搭建大规模的复杂 AI 系统充满热情
3.计算机科学、数学、物理或相关领域学位
4.重视研究与工程成果的实际影响力
加分项：
a.在视觉模态/语音模态有高影响力工作
b.能在快速变化的环境中自主推动新研究想法，从概念构思、实验到产品化的…
招聘城市：北京
岗位职责：
1.算法研究与开发：负责多模态大模型的前沿算法研究与开发，包括但不限于多模态预训练、跨模态对齐、多模态理解与生成等任务，研发业界领先的多模态大模型；
2.模型训练与优化：持续跟进业界最新的多模态大模型算法，参与多模态大模型的训练与优化，探索高效的训练策略和模型架构，提升模型性能；
3.技术落地与应用：推动多模态大模型在实际业务中的应用，解决业务中的技术难题，提升业务效率和用户体验。
岗位要求：
1.计算机科学、机器学习、人工智能等相关专业，硕士及以上学历；
2.在多模态理解相关领域（包括自然语言处理、计算机视觉、语音理解/生成等）有扎实的研究基础，熟悉一个或…
招聘城市：深圳
岗位职责：
1.负责QClaw核心AI能力建设：智能体协同、LLM微调与优化、Agentic Workflow落地、多模态任务处理；
2.设计AI应用隐私保护机制、Agent沙箱安全评级等算法能力，构建安全可信的AI系统；
3.搭建可解释的算法评估体系与归因链路，通过数据驱动实现天/周/月级合理迭代优化；
4.紧跟前沿AI技术趋势，探索AI创新应用，协同团队在技术深度与广度上持续突破。
岗位要求：
1.本科及以上学历，5年以上AI算法研发经验；
2.熟练掌握至少一种编程语言（Python/C++/Golang/Java/JS/TS），具备优秀工程能力；
3.在深度学习、大模型、多模态、强化学习等方向有扎实积累，具备从0到1主导项目落地经验；
4.熟悉主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），对Prompt…
招聘城市：广州
岗位职责：
1.负责多模态大模型（图文、视频）在红点推送、本地生活推荐等业务场景中的技术探索与落地应用，提升内容生成精准度和用户转化效率；
2.结合业务数据特点，优化多模态模型的后训练、领域微调、生成控制等技术，实现文案创意生成、个性化推荐、分发策略联动的闭环优化；
3.深入理解用户行为和场景需求，探索多模态生成模型与推荐系统的深度融合，提升内容触达的实时性和相关性。
岗位要求：
1.计算机科学、人工智能、自然语言处理等相关专业硕士以上学历；
2.熟练掌握大模型训练、微调（如LoRA/P-tuning）、生成控制（如Prompt Engineering、Reward Model）等技术；
3.具备文案生成、推荐系统或大模型应用落地经验者优先。
招聘城市：北京，武汉，上海
岗位职责：
1、负责交易审核大模型运营业务，包含模型运维、模型训练全链路、大模型调用/微调/评估优化、机器学习和深度学习模型的训练和工程化落地对接等；
2、场景赋能与需求拆解：深入审核业务场景挖掘可以用机器方案提效降本的核心痛点，并能够基于主流大模型能力及AI平台能力，设计结合Prompt工程、RAG应用等能够解决场景问题/难度业务的应用方案，提升业务效率；
3、项目实施与效果把控：主导场景应用链路搭建，管理并行项目落地，把控从数据清洗、Prompt优化到模型调优、模型评估的全流程智能应用，建立对应用使用情况的核心指标监控体系，并确保应用投入与使用在项目中的ROI达标；
4、运营体系…
