[Skip to main content](#main-content)

[OpenNash Jobs](https://jobs.opennash.com/)
[Hiring report](/reports/hiring/) · [All Tencent Holdings jobs](https://jobs.opennash.com/companies/tencent-holdings/) · [Search jobs](/search/)

Tencent Holdings · Beijing

# 混元VLM 预训练数据算法工程师（北京/深圳/上海）

Beijing 

Listed on Tencent Holdings’s official careers site. Listed as of October 19, 2026. Check that it is still open and apply there.
[Apply on Tencent Holdings’s careers site →](https://careers.tencent.com/en-us/jobdesc.html?postId=2068941069860646912)

[OpenNash Jobs](https://jobs.opennash.com/) / [Tencent Holdings](https://jobs.opennash.com/companies/tencent-holdings/) / 混元VLM 预训练数据算法工程师（北京/深圳/上海）

## Job description

### 多模态数据体系构建
- 设计并实现 VLM 预训练数据的采集、清洗、标注全流程方案，涵盖通用图文对、OCR 数据、Visual Grounding/Counting 数据、3D 空间理解数据及视频时序数据等多类型数据，建立数据质量评估体系（如 CLIP 相似度过滤、标注一致性校验）。​；

### 数据算法创新设计
- 研发多模态数据对齐算法，优化视觉
- 语言模态映射策略；设计高效数据增强方案，包括图像形变、文本扰动、跨模态混合增强等，提升模型鲁棒性与场景适应性；探索自动标注与数据合成技术（如 Grounding DINO 自动框标注、LLM 辅助问答生成），降低标注成本。​；

### 预训练数据策略优化
- 结合 VLM 预训练目标（模态对齐、上下文学习、复杂推理），设计数据配比方案与训练数据筛选策略；迭代优化数据配方，解决数据冗余、分布偏差等问题，提升训练效率与模型效果。​；

### 工程化落地与协作
- 搭建高吞吐率数据处理流水线，支持大规模多模态数据的并行处理与分布式训练适配；与模型训练团队协作，打通数据
- 训练
- 评测闭环，提供定制化数据解决方案；跟进 NVILA、InternVL 等前沿技术，推动数据算法的工程化落地。​；

### 技术沉淀与创新
- 跟踪 VLM 领域数据相关前沿研究（如预训练数据设计、模态融合策略），主导技术攻关与专利申请；输出可复用的数据处理算法组件与技术文档，建立团队数据算法基准体系。 Requirements
- 计算机科学、人工智能、自动化等相关专业硕士及以上学历，1年以上多模态大模型或计算机视觉领域研发经验。​；

### 扎实的算法基础
- 精通深度学习、计算机视觉与自然语言处理核心理论，深入理解 Transformer 架构、模态对齐原理及多模态预训练机制。​；

### 工程能力突出
- 熟练掌握 Python 编程语言，精通 PyTorch 框架及 HuggingFace 生态，具备大规模数据处理（Spark/Flink）与分布式训练（DDP/FSDP/DeepSpeed）经验。​；

### 数据处理实战经验
- 具备 VLM 预训练数据构建全流程经验，熟悉图像去重、图文匹配、自动标注、数据增强等关键技术，有亿级规模多模态数据集构建案例者优先。

## At a glance
- Posted by the employer: Not stated
- First seen by OpenNash: Jul 19, 2026
- Last checked: Oct 19, 2026
- Listed for: 92 days
- Location: Beijing[Apply on Tencent Holdings’s careers site →](https://careers.tencent.com/en-us/jobdesc.html?postId=2068941069860646912)

## More jobs at Tencent Holdings

### [3D动作游戏《狩》-后台开发-UE5 DS后台开发](https://jobs.opennash.com/companies/tencent-holdings/jobs/6d535d770b7d94786b5e/)

Beijing

### [AI infra研发工程师(北京/深圳)](https://jobs.opennash.com/companies/tencent-holdings/jobs/eda44bea14836b2b9952/)

Beijing

### [AI ⽹络集合通信库运营⼯程师](https://jobs.opennash.com/companies/tencent-holdings/jobs/59f91606e7bdc470bf0b/)

Beijing

### [Aigc内容检测算法工程师（图像与视频方向）](https://jobs.opennash.com/companies/tencent-holdings/jobs/ca1cf721bb29a8df9bdf/)

Beijing

### [AI智能体评测高级工程师](https://jobs.opennash.com/companies/tencent-holdings/jobs/9312d7b2c30640f3f245/)

Beijing

OpenNash lists jobs from employers’ own careers sites and does not handle applications.
Dates come from the employer where stated; “first seen” and “last checked” are our own observations.

OpenNash Jobs · Official listings with dates and links to the employer. [Weekly hiring report](/reports/hiring/) · [Methodology](/methodology/)
