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Posted:
June 08, 2026
Location:
Shenzhen, Guangdong Province, China
Job Description
大模型算法工程师(RAG & Agent方向) 深圳 分享 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。 岗位职责 1.RAG 链路优化：负责 ima 等大模型产品的 RAG 端到端链路与相关模型优化，涵盖检索、重排、生成等关键环节，持续提升问答质量、事实准确性与链路效率；
2.LLM 任务框架搭建：搭建业界领先的 LLM 任务框架，在复杂任务拆解、Agentic Search、任务规划、工具调用、记忆能力与知识编译等方向上持续迭代，支撑上层业务的复杂场景需求；
3.Badcase 驱动闭环：深入分析线上效果问题与 badcase，定位根因（检索、模型、prompt、工程链路等），输出短期解决方案与长期优化路径；
4.前沿技术转化：持续跟踪大语言模型、RAG 与 Agent 方向的前沿进展，结合业务场景完成技术选型与落地验证,参与前沿算法与应用研究。 岗位要求 1.计算机、人工智能或相关方向硕士及以上学历，1 年以上 LLM / NLP / 搜索推荐相关算法研发经验（优秀应届生可适当放宽）；
2.扎实的 Python 编程能力与算法工程基础，熟悉 PyTorch 等主流深度学习框架；
3.深入理解 LLM 基本原理与 RAG 架构，有至少一个完整的 RAG 或 Agent 项目落地经验；
4.熟悉主流训练与推理框架（LLaMA-Factory、DeepSpeed、vLLM、TensorRT 等），具备实际的模型训练或调优项目经验；
5.具备良好的学习能力、工程素养与协作沟通能力，能在复杂业务场景下独立思考并推动问题闭环。 加分项 1.有 SFT / RLHF / DPO 等后训练技术的实际应用经验，...
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收藏 CSIG 点击了解更多BG信息 技术 一年以上工作经验 更新于年05月14日2.LLM 任务框架搭建：搭建业界领先的 LLM 任务框架，在复杂任务拆解、Agentic Search、任务规划、工具调用、记忆能力与知识编译等方向上持续迭代，支撑上层业务的复杂场景需求；
3.Badcase 驱动闭环：深入分析线上效果问题与 badcase，定位根因（检索、模型、prompt、工程链路等），输出短期解决方案与长期优化路径；
4.前沿技术转化：持续跟踪大语言模型、RAG 与 Agent 方向的前沿进展，结合业务场景完成技术选型与落地验证,参与前沿算法与应用研究。
2.扎实的 Python 编程能力与算法工程基础，熟悉 PyTorch 等主流深度学习框架；
3.深入理解 LLM 基本原理与 RAG 架构，有至少一个完整的 RAG 或 Agent 项目落地经验；
4.熟悉主流训练与推理框架（LLaMA-Factory、DeepSpeed、vLLM、TensorRT 等），具备实际的模型训练或调优项目经验；
5.具备良好的学习能力、工程素养与协作沟通能力，能在复杂业务场景下独立思考并推动问题闭环。
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Job Type:
Full-time
Location:
Shenzhen, China
Posted:
June 08, 2026
Deadline:
July 18, 2026