招聘城市：深圳
…深度学习模型从训练到推理的全链路转化逻辑，具备大模型训推一体化问题定位（如精度漂移、性能衰减）与优化经验者优先；
5.精通 CPU/GPU 异构计算架构下数据传输瓶颈（PCIe 带宽、内存墙、缓存利用率）分析方法；具备服务器端 AI 芯片（如 NVIDIA H100/A100、昇腾 910）推理性能调优经验，熟悉硬件特性与软件适配策略者优先；
6.精通分布式推理核心技术（张量并行、流水线并行、ZeRO 优化、动态负载均衡），熟悉分布式通信框架（NCCL、MPI）底层原理；主导过千亿级以上参数大模型分布式推理系统部署、性能调优与稳定性保障，具备超大模型推理成本优化实践经验者优先。
岗位介绍：
在腾讯，后台开发工程师不仅是“又快又稳”的问题解决专家…
招聘城市：深圳
…推理框架，提升框架易用性和可调试性。
岗位要求：
1.熟练掌握 C/C++、Python语言，有计算机体系结构背景或软件开发背景，熟悉系统性能调优的方式；
2.具备基础的GPU编程能力，包括但不限于Cuda、OpenCL，熟悉至少一种GPU加速库，如cublas、cudnn、cutlass等；
3.具备Tensorrt/FasterTransformer/Tensorrt-llm/vllm/sglang等推理引擎的使用和性能优化经验；
4.熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节，具备训推模型调试、调优实操经验优先；
5.熟悉CPU/GPU异构加速瓶颈分析方法，有服务器端 AI 芯片、GPU加速经验优先；
6.熟悉分布式推理常用加速方法，有超大模型分布式部署经验优先。
岗位介绍：
在腾讯，后台开发工程师不仅是“又快又稳”的问题解决专家…
招聘城市：深圳
…使用场景、优劣势以及可优化方向；
2.熟悉使用主流推理框架，如vLLM、SGLang，掌握kvcache、量化、投机采样、算子优化等推理优化方法；
3.熟悉常见RL训练算法，如DPO、GRPO、PPO等，理解不同算法的差别和使用场景；
4.熟悉Ray框架，有Ray框架优化经验者优先；
5.熟练掌握CUDA性能优化手段，有算子编写优化项目经验者优先；
6.对大模型、强化学习前沿技术比较敏锐者优先；
7.有实际大模型RL训练，性能和效果优化经验的优先；
8.良好的沟通能力、解决问题能力。
岗位介绍：
在腾讯，后台开发工程师不仅是“又快又稳”的问题解决专家，更是生态共创者。你将与技术团队一同沉淀优质代码，让它成为我们共有的宝贵资产。在不同的业务场景和…
招聘城市：北京
…混元机器学习研发底座与LLMOps工程平台的架构设计、核心开发与全链路性能迭代。 负责混元平台核心架构设计与迭代开发，聚焦大模型训练、推理、评估、数据多个核心场景，解决大规模训练、数据处理、评测等场景问题，持续提升大模型训练稳定性与平台整体性能上限；
2.LLMOps工程体系迭代与研发效能升级：持续深耕并跟进业界AIGC、大模型工程化前沿技术与落地实践，结合内部模型预训练、后训练、迭代、部署全流程诉求，持续优化平台技术方案与产品形态。聚焦平台易用性、自动化、标准化建设，降低大模型研发与落地门槛，持续完善、升级、落地全链路LLMOps研发体系。
岗位要求：
1.本科及以上学历，具备扎实的AI工程化、大模型研发底座技术功底…
招聘城市：深圳
…文生图和文生视频等能力建设AIGC平台，研发第三方插件的接入&管理平台，持续提升服务质量，降低服务成本。
岗位要求：
1.计算机或相关专业本科及以上学历 ；
2.3年及以上Linux后台开发经验，熟悉系统运维的基础知识，能够排查实际问题；
3.精通GO，C++，JAVA和Python开发语言中的一种或多种，熟悉常见rpc框架；
4.熟悉Mysql，Redis等常见开源组件，Flink，Hadoop，Kafka等大数据套件，掌握适用场景 ；
5.熟悉Triton服务化框架，熟悉常用的模型框架TensorFlow，PyTorch等；
6.具备owner意识，能主动推进项目进展，承担更多责任，具备团队协作意识，和良好的沟通能力。
岗位介绍：
在腾讯，后台开发工程师不仅是“又快又稳”的问题解决专家，更是生态共创者…
招聘城市：北京
…1.后训练数据全链路研发：负责大模型后训练（SFT+RL）阶段面向线上核心场景的数据全链路研发，覆盖角色扮演、开放域对话、文本创作、知识问答、逻辑推理、理科解题、Memory等高优场景，针对各场景特性设计并落地覆盖数据生产、自动化质检与定向修复的端到端方案，确保数据在人设一致性、对话自然度、创作质量、事实准确性、推理严谨性、记忆连贯性等维度的稳定、高标准交付；
2.评测驱动的数据与训练链路优化：主导面向线上核心场景的评测体系建设，设计并落地覆盖多场景的 Rubrics 评分标准与自动化评测 pipeline；以评测结果为核心抓手，系统性诊断模型在各场景下的能力短板与失败模式，驱动上游数据…
招聘城市：北京
…负责大模型后训练（SFT+RL）阶段 Coding（代码生成与理解）类数据的全链路研发。针对代码场景特有的严格语法约束、长上下文（跨文件）项目级推理、执行反馈及调试修复特性，设计并落地基于编译器执行反馈、自动化测试用例生成、复杂代码构建轨迹爬取等技术的数据生产、自动化质检与定向修复方案，确保高质量 Code 数据的稳定、高标准交付；
2.深度参与代码模型能力的专项评测与分析（如基于 HumanEval、MBPP、SWE-bench 等），制定科学的评价指标体系。通过剖析模型在实际编程任务中的弱项，设计并落地高效的数据飞轮机制，定向进行数据补充与配方调整，实现“评测发现问题-数据定向强化-效果闭环提升”，持续驱动模型代码核心能力的演进…
招聘城市：北京
岗位职责：
1.负责大模型后训练（SFT+RL）阶段 Agent 类数据的全链路研发，针对 Agent 场景特有的多轮交互、长链路规划及工具调用特性，设计并落地基于多智能体博弈、复杂轨迹生成等技术的数据生产、自动化质检与定向修复方案，确保 Agent 数据的稳定、高标准交付；
2.深度参与 Agent 能力的专项评测与分析，制定科学的评价指标体系，通过剖析模型在实际任务中的弱项（如探索效率、工具使用等），设计并落地高效的数据飞轮机制，定向进行数据补充与配方调整，实现“评测发现问题-数据定向强化-效果闭环提升”，持续驱动模型核心能力的演进；
3.深度追踪与研究用于支撑大模型后训练与 Agent 能力提升的前沿数据技术，关注数据自动生成、复杂…
招聘城市：深圳
…研发经验优先；
4.了解大模型全流程：训练、微调、RAG、推理引擎、量化、蒸馏、向量数据库等，有MaaS/LLM Inference服务开发经验优先；
5.熟悉AI Infra：GPU使用与优化、异构算力纳管、分布式任务调度、性能压测与调优，有大规模模型服务上线运维经验优先；
6.具备良好的系统设计、问题定位与跨团队协作能力，能独立负责复杂模块 / 系统，执行力强；
7.对AGI与MaaS有强烈热情，学习能力强，关注混元、DeepSeek 等主流模型及行业竞品，愿意长期深耕 AI 工程化领域；
8.有AI 安全合规、内容审核、企业级私有化交付、金融/政务等高安全要求场景经验者优先。
岗位介绍：
在腾讯，后台开发工程师不仅是“又快又稳”的问题解决专家…
