来源显示在招 · 最近观察 2026-10-18
1.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。
职位要求
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、模型服务化优化项目经验；
2.熟练使用 Python/Go/Java 至少一种主流开发语言，具备良好的代码工程素养、软件架构设计能力和复杂系统开发落地能力，能够独立完成核心模块设计、开发与迭代；
3.具备极强的项目Owner意识与自驱力，能够主动发现平台性能、架构、流程痛点，独立推进技术优化与项目落地，具备优秀的跨团队协同能力与技术攻坚意识；
4.对大模型工程化、LLMOps体系有浓厚热情与持续学习能力，能够快速跟进前沿技术并转化为内部落地成果，具备长期技术迭代与体系建设思维。 参与过千亿级大模型训练、部署全链路工程落地者优先。
工作年限（官方顶部字段）
两年以上工作经验
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1.负责混元大模型从研发到生产所需的硬件需求和使用规划，作为业务需求团队核心 Owner，推动基础设施资源前瞻布局、需求转化与问题闭环；
2.基础设施资源前置规划：负责 GPU、CPU、内存、带宽、存储等资源规划，提前半年至一年进行硬件筹备与布局，避免资源瓶颈影响业务；
3.业务需求到基础设施指标转化：深入理解预训练、后训练、数据打标等场景对算力、内存、带宽、存储的要求，准确抽象为基础设施指标并推动落地；
4.现有资源分配与利用优化：解决带宽不足、专线缺失、内存瓶颈、CPU 算力不足等问题，提出技术方案并推动解决，持续提升资源使用效率；
5.机房建设与底层方案评审：参与机房建设、带宽规划、存储方案、服务器选型等设计与评审，并与运管团队对齐底层硬件需求；
6.跨团队拉通与机制建设：建立业务需求到基础设施指标的转化机制，减少沟通断层，确保需求准确传递并推动复杂问题闭环。
职位要求
1.本科及以上学历，计算机、通信、电子、网络工程等相关专业，3 年以上大规模云基础设施、自建机房或基础设施资源管理经验；
2.具备扎实的基础设施底层知识，熟悉机房、网络带宽、存储、服务器（CPU/GPU/内存），能独立解决带宽不足、专线缺失、内存瓶颈等问题；
3.理解大模型业务需求，熟悉预训练、后训练、数据打标等场景对 GPU、CPU、内存、带宽、存储的具体要求，有服务大模型训练经验者优先；
4.具备优秀的跨团队沟通与协调能力，能作为核心 Owner 拉通业务团队与运管团队，推动复杂问题闭环；
5.具备较强的技术抽象与规划能力，能提前识别资源瓶颈并制定前瞻性方案，有大规模云资源调度、自建机房或大型存储团队经验者优先；
6.责任心强，项目推进能力好，能与 PM 高效协作，在团队规模精简的情况下独立承担核心工作。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
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1.负责腾讯云TIONE 推理平台核心架构研发，打造高吞吐、低延时的模型推理服务，涉及模型部署，框架集成，推理调用等全生命周期优化；
2.负责MaaS产品AI 智能调度系统与API网关设计开发，包括请求路由，智能调度，模型框架优化及其他相关模块开发，保障系统高可用、高稳定、高性能，并最大化算力利用效率；
3.协同算法、产品、算力、安全团队，完成模型适配、性能优化、工程化封装、合规加固，推动混元及第三方模型快速上线与稳定服务；
4.跟踪业界大模型工程化、云原生、分布式系统技术趋势，持续优化架构，提升研发效率与产品竞争力。
职位要求
1.本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业，3 年及以上云原生/AI工程化研发经验；
2.精通至少一种主流语言（Golang/Java/Python），具备扎实的数据结构、算法、操作系统、网络基础，有高并发分布式系统实践优先；
3.熟悉云原生技术栈：K8s、Docker、微服务、RPC/HTTP、消息队列、数据库、缓存，有云厂商或中间件研发经验优先；
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。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
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1.负责Data部门整体数据工程通用框架和平台建设，统筹部门算力规划、解决全模态数据存储/计算处理的难点，做好方案选型，资源协调沟通，支持好数据算法团队的数据存储、计算、分析、可视化、实验的需求。
职位要求
1.有大模型预训练数据处理经验，能handle千亿量级的数据处理，对常用的数据工程技术如spark、hadoop、ray，文件存储系统有实践经验；
2.动手能力强，能熟练使用Agent及AI coding工具高效完成工作；
3.有丰富的数据工程架构设计经验优先；
4.有丰富的大模型预训练数据、后训练数据处理经验优先；
5.有基于Agent的数据生产链路研发经验优先。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
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1.负责中台整体技术架构与技术方案规划落地，覆盖数据、预训练、后训练、评测四条核心链路，界定中台与底层算力调度、高性能网络、分布式存储的能力边界，推进技术栈收敛；负责团队组建与技术梯队建设，主导跨团队技术决策；
2.负责数据基座建设，包括训练数据流水线、数据集与元数据管理、支持数据发版机制、样本级血缘与去重、数据质检与合版流程；
3.协同负责分布式数据存储与计算体系，规划 Ceph、CFS、HDFS 多套存储的分层使用与冷热治理，优化并行文件系统在大规模并发训练下的读取路径与吞吐，基于 Spark、Ray Data 构建数据处理算子编排与跨地域数据搬迁链路；
4.负责大规模分布式训练的性能与稳定性工程，对有效训练时间占比负责。参与 DP/TP/PP/EP 并行切分方案设计与通信计算重叠优化，定位通信、数据读取、显存与算子层瓶颈；协同建设慢节点检测、GPU XID 与 SDC 识别、异步分片 checkpoint、弹性伸缩下的状态恢复与自动续训；
5.负责训练工程链路的抽象与平台化，包括任务建模与参数配置分离、镜像与依赖版本管理、作业生命周期管理、实验记录与产物版本管理、伴生任务；
6.负责后训练链路的工程支撑，包括 SFT、RL 等后训练的全流程平台化，包含但不限于 Rollout 与 Train 的资源编排与权重同步，Reward 与 Verifier 服务的吞吐与容错，工具沙箱与环境管理，长轨迹样本的存储与回放；
7.负责模型评测的整体工程链路，支持各类模型的部署与评测，包括评测集与集合的资产化管理、评测任务调度与结果溯源、多形态评估引擎（RM、多模态、Code、Function Call、Agent 轨迹）的工程接入；了解主流推理引擎的工程实现与适配；
8.制定技术规范与研发流程，建立工程设计评审、发布门禁、故障复盘与值班机制，为整体工程质量负责。
职位要求
1.计算机、软件工程、人工智能等相关专业本科及以上学历，5 年以上软件研发经验；
2.主导过大型 AI 平台、机器学习平台或数据平台从架构定义到规模化落地的完整过程，所建系统被平台之外的多个团队长期使用；
3.熟悉 Kubernetes 及云原生生态，理解 Volcano、Ray 等批量与 gang scheduling 系统的调度模型与适用边界；熟悉并行文件系统的 IO 特征与可观测性体系；
4.具备大规模数据存储与处理经验，熟悉对象存储、并行文件系统与 HDFS 的适用场景，掌握 Spark 或 Ray 的分布式数据处理机制，理解列式存储与训练样本格式转换的工程约束；
5.理解 GPU 服务器、NVLink/NVSwitch、具备多机通信排障与性能分析能力，熟练使用 PyTorch Profiler 等观测工具；
6.掌握 PyTorch 与 Megatron-LM、F
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1.负责大模型生产平台的质量保障，对齐业务需求、场景边界与质量目标，执行功能、集成及上线验证，保障平台稳定可靠；
2.重点负责模型路由与数据标注平台的测试，覆盖核心功能链路、深度垂类场景及边界场景；
3.负责前后端自动化用例建设，提升用例覆盖率与回归效率；沉淀测试用例库与测试流程，推进测试自动化落地；
4.跟进线上质量问题，配合完成根因分析与改进闭环；
5.从产品界面与操作流程出发，输出合理的易用性优化建议。
职位要求
1.本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先；
2.熟悉主流大模型接口协议（OpenAI/Anthropic 等），熟悉Trajectory、Tool Calling、Scaffold等Agent概念者优先；
3.具备扎实的平台测试经验，有模型 API 网关或数据标注平台测试经验者优先；
4.从0到1搭建过前后端自动化测试基建（如 pytest、Playwright/Cypress 等）；
5.细致严谨、责任心强，能主动识别边界场景与潜在质量风险，对问题有"较真"的闭环意识；
6.具备良好的沟通协作能力、学习能力与抗压能力。
工作年限（官方顶部字段）
一年以上工作经验
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1.协同主美术确定项目整体场景美术风格，搭建并输出场景、地编标准化制作流程与规范；
2.统筹关卡白盒搭建、地形地编、资产整合、灯光氛围及展示背景制作，全程把控画面品质与资源性能优化；
3.统筹小组工作，内外包场景资产审核、进度管控与制作指导，对接外包把控交付质量；
4.联动策划、程序、动效等团队，落地关卡玩法需求，持续迭代优化场景体验；
5.沉淀制作经验与优化方案，赋能团队，提升整体产出效率。
职位要求
1.重点需要熟练运用AI流程，熟练运用Tripo3D或混元3D等；
2.美术相关专业，5 年以上游戏 3D 场景 / 地编制作经验，具备团队带队管理经验，拥有完整上线项目经历；
3.扎实美术功底，精通空间构图、光影氛围塑造，具备成熟审美与风格把控能力；
4.熟练 3dsMax、Maya、ZBrush、Substance Painter、PS 等工具，精通 Unity/UE 任一引擎，擅长地形编辑、资源性能调优；
5.理解力、创新与统筹规划能力突出，可独立完成关卡资源规划与落地；
6.主动钻研美术新技术，善于总结沉淀流程规范，跨团队沟通协作顺畅；
7.热爱游戏，重视玩家场景体验，责任心强，可适应项目节奏、抗压完成团队目标。
工作年限（官方顶部字段）
五年以上工作经验
官方重要事项
1.拥有射击项目地编主导经验；熟悉场景程序化、引擎性能深度优化；有美术规范体系搭建经验优先；
2.能够运用codebuddy/Claude等AI工具辅助者优先。
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1.构建评测运行底座：统筹沙盒环境、依赖管理、网络访问、并发调度等关键能力建设，保障大规模评测在生产环境下的稳定、可复现与高效运行；
2.保障评测质量与可观测性：从 Harness 与打分逻辑出发，确保平台化改造后评测结果的准确可信，并建立完善的诊断与问题归因能力；
3.衔接算法与工程：深入理解各 Benchmark 所考察的模型能力维度，作为算法与平台之间的技术桥梁，推动评测需求高质量落地。
职位要求
1.计算机相关专业本科及以上学历，3年及以上后端 / 平台 / Infra 研发经验；
2.精通至少一门主流后端语言（Python / Go / Java 等），主导过中大型平台或系统的设计与落地，具备优秀的系统设计与工程实现能力；
3.熟悉容器化与沙盒隔离、分布式系统、任务调度与并发控制，有大规模任务编排或性能优化经验；熟悉网络通信与代理机制，能处理外部接口访问与稳定性问题；
4.具备丰富的跨团队协作经验，能在算法、平台、底层基础设施等多方之间有效拉通与推进；具备较强的技术主导力与 Owner 意识，面对复杂不确定问题有冲劲、能扛事、能落地。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
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1.主导 Agent 方向评测体系整体设计与落地实施，完成模型能力定义，搭建面向复杂智能体场景的评测任务体系；围绕多步推理、环境交互、工具编排、长程规划、异常错误恢复等核心维度，搭建贴合真实 Agentic 工作流的端到端评测方案；
2.搭建评测数据全链路质量管控体系，落地试题查重、数据污染检测、难度分级标定校准、标注规范制定、标注一致性审核等机制，保障评测结果可信、稳定、可复现；
3.联动模型训练团队深度对齐，提炼评测结论与优化洞察，输出模型能力迭代改进方向；协同工程团队推进评测基础设施建设，搭建可支撑高频次、大规模自动化评测的流水线；
4.持续跟进 Agent 领域学术界、工业界前沿技术动态，输出评测体系迭代演进策略，持续优化评测方案，精准衡量大模型智能体真实能力边界；
5.探索融合多模态能力的 Agentic 评测新思路、新方案，并完成方案验证与落地实施。
职位要求
1.本科及以上学历，拥有 2 年及以上互联网 / 人工智能领域相关评测工作经验；
2.具备从 0 到 1 独立设计 Agent Benchmark 完整实战经验，深刻理解评测数据集在区分度、数据抗污染、生态效度等维度的设计取舍与平衡；
3.熟悉 WebArena、OSWorld、GAIA、AgentBench 等主流 Agent 评测基准，掌握各类评测集底层设计思路、适用场景与固有局限性；
4.熟练使用 Python，具备扎实的数据处理、统计分析与数据可视化能力；熟悉主流大模型推理服务调用方式，了解相关工程落地约束；
5.精通 Agent 主流框架核心机制，掌握 ReAct、工具调用（Tool Use）、任务规划（Planning）等经典范式，具备 MCP 等工具协议相关认知或项目实践经验；
6.强结果导向，拥有良好的技术文档撰写能力，突出的跨团队沟通协调、项目推进落地能力。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
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1.负责 终端安全、设备环境及移动端攻防相关技术研究与研发；
2.深入研究移动端系统及 App 的设备信息、运行环境和安全检测机制，分析并解决系统级对抗问题；
3.跟进Android/iOS 系统、安全机制及主流攻防技术演进，持续提升方案的兼容性、稳定性和对抗能力。
职位要求
1.熟悉 C/C++、Objective-C，具备较强的 Android/iOS 逆向和安全研究能力；
2.深入理解 Android/iOS 系统架构、运行机制及常见安全机制，具备 App、Framework、Native 及系统服务层面的分析能力；
3.熟练掌握 IDA/BN、LLDB、Frida 等常用逆向调试工具，具备 Hook、注入及越狱环境开发经验；
4.对移动端设备环境、完整性检测、越狱检测及安全对抗有实际分析和解决问题的经验。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
官方重要事项
1.有设备指纹、终端风控或移动端攻防相关经验；
2.有 Android/iOS 漏洞挖掘、漏洞利用或漏洞分析经验；
3.有 Android/iOS Kernel/XNU、系统安全机制研究经验；
4.有 Android/iOS 真机自动化、设备批量管理、群控或设备平台研发经验。
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1.负责大模型研发项目的目标对齐、计划拟定、过程管理、风险控制；与算法、产品、工程、数据等多个团队深度合作，确保目标得到精准理解并高效实现；
2.建立和优化公共流程、机制、规范，提升内外协同效率，提供稳定高效的管理工具；
3.负责团队知识管理和沉淀， 赋能项目成员。
职位要求
1.计算机、数学、统计学或相关理工科专业，3年以上大模型、搜广推或数据管理相关领域项目管理经验；
2.有大型、复杂项目管理经验者优先；具备PMP或Scrum Master等项目管理认证优先；熟练使用项目管理工具，如Confluence、JIRA、TAPD等；
3.具备优秀的项目管理能力，能够激发团队成员通力协作；擅长跨部门沟通与协调，能够处理复杂问题，确保项目顺利进行；
4.具备敏锐的风险识别能力，能够及时发现并应对潜在风险；
5.具备强烈的责任心和敬业精神和承压能力。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
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1.负责数据接入平台的开发迭代和运维；
2.负责数据接入/质检自动化Pipeline的设计，建设和维护；
3.负责团队内AI智能体、Skills、Mcp等工具开发，为团队业务及系统提升迭代效率；
4.帮助团队攻克各种技术难关，提升全渠道数据获取的效率、质量和能力。
职位要求
1.熟悉Python/Go/C++其中一种语言，具备扎实的编码能力；
2.熟悉司内的trpc框架、tke、智研等研效平台，有扎实的后台开发基础和运维经验；
3.对AI领域兴趣浓厚，积极拥抱最新技术，有自建智能体，workflow，openclaw等实践；
4.逻辑清晰，具备出色的分析和解决问题能力，认真负责，需求事项皆可高效落地，沟通顺畅，具备良好的协作能力；
5.具备业务、运营思维，有运营经验，关注业务效果和质量者优先。
工作年限（官方顶部字段）
一年以上工作经验
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1.参与 Research 场景下 Agent 框架的研发与维护，支持强化学习、数据生成、自动化评估和实验复现等业务需求；
2.统一封装模型调用、工具调用、任务执行、上下文管理、日志 Trace、结果收集和评估逻辑，沉淀稳定可复用的框架组件；
3.支持各类 Agent 策略及评估逻辑接入，维护相关接口、组件和验证机制；
4.优化框架易用性、稳定性和性能表现，解决实际运行中的并发、资源、链路和行为一致性问题，保障实验流程高效执行；
5.结合大模型训练视角，与算法团队共同推进新 Agent 范式、强化学习训练链路和评测方法的工程化落地。
职位要求
1.具备扎实的 Python 编程能力，熟悉异步编程（Asyncio）、并发处理和工程化最佳实践；
2.熟悉大模型与 Agent 相关应用技术，理解模型调用、工具调用、上下文管理、任务执行、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。
工作年限（官方顶部字段）
一年以上工作经验
官方重要事项
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.具备跨语言协作能力，能借助 AI 工具阅读和维护 TypeScript / Rust / Go 代码。
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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。。
职位要求
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 / 压缩优化相关经验；；
5.熟悉对象存储 / 分布式文件系统与缓存、分片策略；；
6.具备系统性能瓶颈分析与 GPU/CPU 优化案例。
工作年限（官方顶部字段）
一年以上工作经验
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1.研发混元官网，混元AI Studio等产品，支持基础模型和模型应用的上线，提供更友好的用户体验；
2.建设基础模型API和垂类模型API服务，支持司内外业务接入；
3.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。
职位要求
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。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
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1.参与Research场景下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。
职位要求
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.了解大模型训练全流程（如预训练、SFT、RLHF）及基本原理；
5.具备良好的问题分析及解决能力、沟通合作能力，有较强的Owner意识。
工作年限（官方顶部字段）
一年以上工作经验
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-18
1.深入参与语音大模型的构建，搭建具有通用性和可拓展性的语音端到端大模型评测框架（对话、NLP、TTS、ASR等方向），深度配合算法、产品进行自研探索和业务落地；
2.结合行业趋势及业务应用场景，迭代更新评测标准、构建评测题库，负责语音大模型效果评测，定期反馈评估结果，产出评估报告，确保大模型评估结果置信；
3.通过PE、代码、Workflow、Agent完成数据预处理、分析和清洗，按照训练需求进行标注、分析和验证调优，提升模型效果；
4.与产品算法团队协同，积极探索自动化模型评估、数据合成等方法，提高评测效率。
职位要求
1.计算语言学、语言学、语音学、语用学、汉语言文学、翻译、小语种等相关专业，硕士或者博士学历优先；
2.1年以上语音数据相关工作经验，熟悉语音交互场景，中文基础扎实、语感良好、情绪感知力强、对语音敏感；
3.有深度学习经验，了解大模型原理或评测方案者优先；
4.具备出色的PE能力和一定的代码能力，能够独立设计Prompt策略形成工作流，提高数据生产的质量和效率，有Agent搭建经验优先；
5.具备良好的数据分析和沟通能力，思维活跃、有探索精神、耐心细致。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
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1.负责大模型 Agent 评估、强化学习和数据制造所需的大规模沙盒平台建设，面向大规模 CPU 集群提供稳定、可扩展的虚拟化运行环境；
2.设计虚拟机、容器等多类运行环境的统一接入、编排、调度和交付能力，建设可复用的沙盒资源抽象和平台架构；
3.支持 Linux / Windows / macOS / Android 等任务环境适配，沉淀统一 runtime、环境验收标准、调试链路和自动化回归能力；
4.开发全局网络代理、网络隔离、网络转发和连通性治理能力，保障大规模沙盒任务运行过程中的稳定性和可观测性；
5.建设面向复杂 Agent 任务的环境生命周期管理能力，包括环境创建、镜像管理、资源调度、状态恢复、环境快照和可复现回放等。
职位要求
1.熟练掌握 Python，具备扎实的编程能力、工程设计能力和复杂系统问题定位能力；
2.具备扎实的虚拟化技术经验，熟悉 KVM / QEMU、轻量虚拟机、快照、网络、存储或资源隔离等关键能力；
3.熟悉 Linux、Docker、Kubernetes、容器网络、镜像构建、CPU / 内存 / 磁盘资源管理或集群调度中的多项；
4.有大规模 CPU 服务器集群、虚拟机平台、云原生资源池、任务调度平台、测试执行平台或实验环境平台建设经验；
5.能独立排查资源隔离、网络连通性、镜像兼容性、任务失败、环境漂移和大规模并发稳定性等问题；
6.具备良好的 owner 意识和跨团队沟通能力，能将算法侧需求抽象为稳定可复用的平台能力。
工作年限（官方顶部字段）
一年以上工作经验
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-18
1.负责腾讯云MaaS核心平台研发，涵盖模型托管、在线推理、微调训练、数据预处理、Prompt工程、安全审核等全链路系统设计与实现；
2.负责MaaS产品API网关、SDK、控制台、任务调度系统、监控告警、计费计量等模块开发，保障系统高可用、高稳定、可扩展；
3.协同算法、产品、算力、安全团队，完成模型适配、性能优化、工程化封装、合规加固，推动混元及第三方模型快速上线与稳定服务；
4.跟踪业界大模型工程化、云原生、分布式系统技术趋势，持续优化架构，提升研发效率与产品竞争力。
职位要求
1.本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业，3 年及以上云原生/AI工程化研发经验；
2.精通至少一种主流语言（Golang/Java/Python），具备扎实的数据结构、算法、操作系统、网络基础，有高并发分布式系统实践优先；
3.熟悉云原生技术栈：K8s、Docker、微服务、RPC/HTTP、消息队列、数据库、缓存，有云厂商或中间件研发经验优先；
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。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-18
1.负责大模型应用 APP 的研发工作，参与 iOS/Android 跨端产品从 0 到 1 的架构设计、核心功能开发、上线迭代与体验优化；
2.围绕 AI 对话、翻译、总结、写作辅助、多轮会话、语音输入/播报、文档处理等场景，完成大模型能力在移动端的产品化落地；
3.负责 APP 与大模型服务的接入与优化，包括流式输出、上下文管理、会话历史、Prompt 模板、模型路由、请求重试、缓存、弱网/无网处理等能力建设；
4.参与端侧大模型能力探索，支持模型文件下载与管理、端侧推理接入、量化模型运行、离线能力、隐私保护、首 Token 延迟、内存与功耗优化等工作；
5.建设高质量移动端工程体系，保障 APP 在多端设备上的稳定性、兼容性、性能、安全性和用户体验；
6.与产品、算法、服务端、设计团队紧密协作，持续打磨面向 C 端用户的 AI 原生应用体验，打造好用、稳定、智能的移动端大模型应用。
职位要求
1.本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先，3年以上移动端 APP 开发经验，有复杂 C 端应用或 AI 应用从 0 到 1 经验优先；
2.熟练掌握 iOS 或 Android 原生开发，熟悉 Swift/Objective-C、Kotlin/Java 中至少一种技术栈，具备良好的移动端架构设计和工程落地能力；
3.熟悉 Flutter、React Nativ e、Kotlin Multiplatform、腾讯Kuikly 等跨端开发方案中的一种或多种，能够保障 iOS/Android 多端体验一致性和交付效率；
4.熟悉移动端常见工程能力，包括组件化/模块化、状态管理、网络通信、本地存储、权限管理、推送、埋点、灰度发布、版本升级等；
5.具备扎实的性能与稳定性优化经验，能够独立处理启动速度、包体积、内存占用、卡顿、耗电、Crash/ANR、弱网、兼容性等问题；
6.熟悉大模型应用开发链路，理解多轮对话、上下文窗口、Token 消耗、流式响应、Prompt 编排、模型 API 接入、模型降级/路由、内容安全等能力。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
官方重要事项
1.有端侧模型部署与推理经验为加分项，如使用 llama.cpp、GGML/GGUF、MLC-LLM、ONNX Runtime Mobile、TensorFlow Lite、Core ML、MNN、NCNN 等框架在移动端部署 LLM、翻译、ASR、OCR、Embedding 等模型；
2.了解模型量化、KV Cache、推理加速、Metal//Vulkan/NNAPI/GPU/NPU/DSP、模型动态下载与版本管理、离线推理、端云协同等方向者优先；
3.另外具备 HarmonyOS或小程序应用开发或上架经验者优先；
4.具备良好的产品意识、用户体验意识和技术责任心，能
