腾讯|混元多模态-大模型数据挖掘与合成技术研究实习

腾讯 · TEG · 工作地点:深圳总部 · 更新时间:2026-06-01

岗位职责

课题背景: 高质量数据已成为决定图片视频生成模型(如对标业界领先水平级别)与多模态大模型上限的核心壁垒。本课题致力于构建自动化、高精度的多模态数据挖掘与合成体系,解决大模型训练的数据瓶颈。 课题挑战: 1、自动化挖掘与标注:如何利用现有大模型,面向生图生视频、编辑、参考等生成任务,在无人干预的情况下实现海量图片视频数据的挖掘、标注与校验,进行高效的数据清洗、去重与分布优化; 2、数据合成:针对难获取数据、长尾数据等,通过数据合成技术实现数据的高效补充; 3、探索数据科学前沿,从以数据为中心的角度,定义新任务,并设计数据方案; 4、探索基于Agent的自动化、智能化数据管线。 具体工作: 大模型数据挖掘与合成技术研究与数据管线搭建。

任职要求

学历和专业要求: 来自计算机、人工智能、数据科学、统计学等相关专业的博士/优秀硕士同学。 技术技能要求: 扎实的深度学习基础,熟练掌握PyTorch、transformers等主流框架;熟悉大模型训练与数据处理流程,有相关实践经验和相关top论文,有分布式计算框架(如Ray)经验者优先。 【加分项或注意事项】 此课题同时招聘应届实习生和低年级实习生。

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