招聘城市：深圳
…熟悉PyTorch、Megatron等框架，掌握3D并行、ZeRO机制、Flash-Attn等的原理、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…
招聘城市：北京
…Agent框架的研发与维护，支持强化学习、数据生成及自动化评估等业务需求；
2.负责优化框架的易用性与稳定性，解决实际运行中的性能瓶颈，保障实验流程的高效执行；
3.支持各类外部Agent策略及评估逻辑的接入，维护相关接口与组件，确保系统的兼容性与扩展性；
4.结合大模型训练视角，配合算法团队进行新Agent范式的工程化落地与探索。
岗位要求：
1.具备扎实的Python编程能力，熟悉异步编程（Asyncio）及并发处理的最佳实践，有良好的代码规范意识；
2.熟悉大模型与Agent相关应用技术，熟练使用AI编程工具并理解其工作原理；
3.熟悉K8S及容器化技术，具备相关环境下的开发或部署经验；
4.了解大模型训练全…
招聘城市：深圳
岗位职责：
1.负责混元多模态大模型的RL后训练框架研发；
2.设计和开发高效的框架和算子，以支持各种硬件加速器；
3.参与强化学习算法的优化和实现，提高训练和推理性能；
4.跨团队协作，与算法、软件、硬件团队密切合作，提高框架性能和稳定性。
岗位要求：
1.熟悉常用的大模型训练推理框架，如PyTorch/Megatron/VLLM/Verl，有相关开发经验；
2.熟悉Docker、Kubernetes等容器和容器编排技术；
3.熟悉编译器相关技术，了解MLIR/XLA/TVM等AI编译器者优先考虑；
4.熟悉CPU/GPU硬件架构，有扎实的CUDA/OpenMP编程基础；
5.良好的团队协作能力和沟通能力，具有较强的自我驱动能力。
招聘城市：北京
…DiT模型训练性能优化经验者优先；
4.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；
5.对大模型前沿技术比较敏锐者优先；
6.有实际大模型的训练调参和效果评测项目经验的优先；
7.良好的沟通能力、解决问题能力。
部门介绍：
机器学习平台部负责腾讯“太极”机器学习平台的建设，构建面向搜索、广告、推荐的稀疏大模型、大语言模型及稠密大模型和通用机器学习的平台能力，为腾讯广告，微信搜索、社交、游戏、金融、云等多个业务提供易用、高效的一站式机器学习平台服务。我们的技术包括但不限于预训练大模型框架、高性能参数服务器、CPU/GPU 训练和推理加速、图神经网络、NLP自然语言处理、搜索工程与…
招聘城市：深圳
…参与后训练流程（如多模态SFT、RLHF）的搭建、优化与效果评测。关注训练稳定性、效率及泛化能力，特别是针对跨模态对齐、奖励函数设计及策略优化等环节提出系统性改进方案；
3.技术调研与瓶颈攻关：主动跟踪学术界与工业界在多模态强化学习后训练领域的前沿进展。针对训练中出现的瓶颈（如OOD泛化不足；
4.模态融合冲突等），进行根因分析，并与框架团队协作制定解决方案；
5.跨团队支持与知识沉淀：高效协同框架开发、硬件优化及业务算法团队，确保技术方案落地。撰写高质量的技术文档、设计稿与实验报告，并组织内部分享，推动团队整体技术认知提升。
岗位要求：
1.学历与技术背景：拥有计算机科学、人工智能、电子工程…
招聘城市：北京
…日志 Trace 和结果评估等核心链路；
3.熟悉 Kubernetes 和容器化技术，具备在集群环境下进行开发、部署、排障或性能优化的经验；
4.了解大模型训练流程和基本原理，包括预训练、SFT、RLHF、强化学习训练或自动化评估中的至少一类；
5.具备良好的软件工程能力，重视模块化设计、测试、日志、性能和稳定性治理；
6.具备良好的问题分析及解决能力、沟通合作能力和 owner 意识，能高频承接算法团队需求并持续迭代。
加分项：
1.熟练使用 AI 编程工具，并理解其工作原理、适用边界和工程落地方式；
2.有 Agent 框架、AI Coding CLI、强化学习环境或评测框架经验；
3.有研发效能平台、Review / Debug / Monitor、实验结果分析、问题追踪或知识库工具建设经验；
4…
招聘城市：深圳
…结构设计，并联合业务进行模型训练效率和效果验证；
3.参与文生图、文生视频、文生3D等业务的训练性能加速；
4.参与低精度训练性能优化和业务推广、参与大窗口训练性能优化。
岗位要求：
1.熟练使用主流大模型训练框架DeepSpeed、Megatron，掌握3D并行、ZeRO机制、Flash-Attn等的原理、使用场景、优劣势以及可优化方向；
2.有ViT、SD、DiT模型训练性能优化经验者优先；
3.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；
4.对大模型前沿技术比较敏锐者优先；
5.有实际大模型的训练调参和效果评测项目经验的优先；
6.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…
招聘城市：北京
岗位职责：
1.负责大语言模型（LLM）强化学习场景的智能体交互环境接入与平台化：对接自研/第三方/开源环境，制定接口与数据规范，建设验证与回归机制，保障可用性、兼容性与可复现性；
2.负责智能体环境数据自动生成与流水线自动化：建设模板化/参数化生成、依赖解析、镜像构建与发布、自动化评测与回归等端到端流水线，提升交付效率与稳定性；
3.负责智能体标注能力相关研发：围绕标注任务建模、标注数据/元数据规范、版本管理与可追溯、质检与一致性校验等能力建设，并打通训练/评测链路。
岗位要求：
1.精通 Python，具备扎实的软件工程能力与系统设计能力，能在复杂系统中推进架构落地（模块化、测试、日志、性能…
招聘城市：深圳
岗位职责：
1.针对多模态模型开展强化学习算法研究，包括面向图像、视频生成的扩散模型，面向多模态理解的自回归模型，以及前沿统一多模态框架；
2.设计并开发强化学习训练框架与奖励建模策略，实现高效的大规模训练，提升训练稳定性，并解决奖励作弊等相关问题；
3.探索下一代强化学习范式，使其能更直接、更高效地从环境反馈中学习。
岗位要求：
1.本科及以上学历，计算机科学或相关专业；
2.具备出色的科研能力，在ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、SIGGRAPH等顶级会议发表过论文；
3.扎实的工程与编程能力，具备深度学习系统实现、模型训练与推理优化、CPU/GPU 加速、分布式训练与推理经验；
4.有扩散模型、自回归模型、文生…
招聘城市：北京
岗位职责：
1.负责TTS、ASR、声学前处理、自然语言处理、多模态大模型等AI系统的工程开发（包括训练工具和推理引擎的开发、优化、交付等）；
2.负责AI系统最新算法的集成、工程化、实际场景效果验证、优化、上线；
3.负责AI相关业务、产品的工程支持，在效果和性能上更好的落地。
岗位要求：
1.本科及以上学历，计算机相关专业，本科毕业后有5年以上工作+学习的经验；
2.全面的计算机体系相关知识、基础扎实，有较好的数据结构基&算法基础，具备良好的思维逻辑；
3.精通c/c++/python语言，熟悉golang语言更佳；
4.优秀的分析与解决问题的能力，良好的沟通与团队合作能力；
5.具备一定的分布式系统、微服务架构、数据库…
招聘城市：上海，北京
…训练框架（基于PyTorch等）的研发与优化，重点解决千卡乃至万卡级别集群的扩展性、容错与性能瓶颈问题；
2、负责训练系统中关键组件的设计与开发，包括但不限于大规模分布式参数服务器、高性能嵌入向量（Embedding）训练与推理、高效的优化器实现等；
3、深入系统底层，利用高性能网络（如RoCE v2, InfiniBand）、RDMA技术以及NVMe SSD存储，优化数据读取、通信和Checkpoint存储等关键路径，实现极致的端到端训练性能；
4、与算法团队紧密合作，理解前沿模型（如大语言模型、推荐系统、多模态模型）对训练基础设施的需求，并将其转化为系统级的创新与优化；
5、负责GPU/XPU计算资源的精细调度与性能优化，深入挖掘硬件潜力，降低训练…
招聘城市：北京
…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，熟练掌握 PyTorch/TensorFlow/DeepSpeed 等主流深度学习框架，拥有真实落地的模型训练优化、分布式训练…
招聘城市：北京
岗位职责：
1.负责混元大模型 Post-training 研发与应用，根据落地场景优化混元模型能力和 AI PaaS效果，包括 Agent 构建与强化、多轮对话、翻译等；
2.负责混元在公司内相关业务场景落地，根据业务需求优化混元模型，提升业务效果；
3.跟踪和探索大模型的前沿问题，结合实际场景，提供全面的技术解决方案，参与前沿算法与应用的研究。
岗位要求：
1.硕士或博士学位，机器学习、人工智能、自然语言处理或相关领域的专业背景；
2.3年以上相关工作经验，有大型语言模型算法研究或落地经验者优先；
3.高质量相关论文NeurIPS、ACL、ICML、EMNLP作者优先；
4.良好的团队协作和沟通能力，能够与不同背景的团队成员有效合作；
5.热爱探索AI…
招聘城市：深圳
…探索AI原生的创新产品，实践并落地最新的模型能力；
4.研发内部工具，提升团队工作效率和团队协同效率。
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.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。你将与技术团队一同沉淀优质代码，让它成为我们共有的…
招聘城市：深圳
…的技术研究，提升大模型的代码基础能力；
2.跟进大模型代码领域的前沿技术，将其应用于研发生产中，持续提升大模型的代码能力；
3.负责大模型的代码相关的数据构建、训练调优及评测迭代，推进大模型技术在代码补全,Text2SQL,代码问答,代码Agent等业务场景落地。
岗位要求：
1.自然语言处理/机器学习/模式识别/人工智能/计算机等相关专业硕士以上学历；
2.在NLP、LLM、深度学习、强化学习方面有一定研究基础，熟悉主流模型和算法，并有一定的实践经验；
3.较强的工程实现能力，熟练掌握C/C++，Python等至少一种语言，有实际编程项目经验，熟悉DeepSpeed、Megatron等分布式训练框架，熟练使用至少一种深度学习框架(如tensorflow，pytorch等)；
4…
招聘城市：深圳
岗位职责：
1.负责混元大模型高难后训练精标数据研发，包括通用Agent、知识Agent、代码Agent、复杂指令等；
2.构建后训练数据合成/挖掘体系，人机协同智能标注建设，设计数据价值验证流程，探索数据扩充路径，提升高难任务及Agent能力。
岗位要求：
1.熟练掌握Python，熟悉Linux环境开发，精通深度学习框架PyTorch；
2.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，有较强的算法实验能力；
3.持续跟进前沿的大模型技术，了解前沿的大模型相关算法，熟悉Transformer等模型结构；
4.在大模型领域顶会发表过高质量论文者优先，有LLM Agent相关经验优先。
招聘城市：深圳
…领域的应用；
2.结合3D/2D生成技术，研发新一代世界模型，实现实时交互、精准可控、符合物理规律的世界交互。
岗位要求：
1.计算机、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历，有AIGC方向顶级论文者优先；
2.满足以下任意一种技术栈要求：
1）生成式模型 ：深入理解DiT、self- forcing等模型原理，有3D生成、图像生成或者可控视频生成经验，对世界模型有深入理解；
2）三维重建：熟悉Gaussian Splatting、3R、VGGT、MVS、SLAM等方法，对3D重建任务有深入理解；
3）后训练及加速技术：深入理解RL算法或者DMD等模型蒸馏算法，有3D、图像、视频等生成模型后训练经验或者蒸馏加速经验；
3.代码能力强，能快速实现idea, 有扎实工程能力；数理功底扎实…
招聘城市：北京
…职责：
1.深度参与混元大模型后训练（包括 SFT、RL ）及模型合版的研发和相关算法策略研究，提升模型泛化性、能力边界和上限；
2.后训练策略和生产范式的研究，探索更加敏捷、普适和可扩展的训练范式，提升训练和生产效率；
3.相关前沿后训练技术方向探索，包括但不限于 Reasoning/Agentic 能力增强和 Scaling， RL/OPD 等收敛性和可扩展性研究；
4.将研究成果转化为实际的模型能力或生产效率，并撰写高水平技术报告或论文，提升技术影响力。
岗位要求：
1.计算机科学、数学、人工智能等相关专业硕士及以上学历，具备良好的数理基础；
2.具备良好的工程实现能力，熟练使用 PyTroch、Megatraon、vLLM 等常见大模型训练和推理框架…
招聘城市：深圳
…等相关专业的全球高校博士学位；
2.具有在全球领先企业从事大模型前沿技术工作的经验；
3.精通Python编程语言，并具有基于PyTorch或TensorFlow等深度学习工具的技术开发经验；
4.拥有丰富的学术研究经验，在世界顶尖会议如NeurIPS、ICLR、ICML、ACL、EMNLP等发表过文章，具备深度学习学术或工程项目经验；
5.具备良好的沟通能力和团队协作精神，能够有效推进项目进展并与跨职能团队合作。
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。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…
招聘城市：北京
岗位职责：
1.分布式 Dataloader：多源数据加载框架研发，优化预处理流水线、IO 瓶颈与数据倾斜，对接对象存储 / 分布式文件系统，支持动态采样与增量更新；；
2.Checkpoint 管理：设计高吞吐存储 / 加载方案，优化压缩、分片与冷热分层，实现版本管理、备份恢复与分布式训练框架兼容；；
3.系统优化：监控吞吐 / 延迟 / 显存指标，定位性能瓶颈，保障极端场景下训练连续性；；
4.跨团队协作：对齐业务需求，沉淀技术最佳实践。。
岗位要求：
1.本科及以上学历，3 年 + AI Infra / 分布式系统 / HPC 经验；；
2.精通 Python/C++，深入理解 Linux 内核、IO 模型，熟悉 PyTorch（优先）及分布式训练原理；；
3.有分布式 Dataloader 研发与 IO 密集型任务优化相关经验；；
4.有 checkpoint 存储 / 加载 / 压缩…
