# 混元大模型平台研发工程师（北京/深圳）

External opening: you cannot apply through AI Native Match; apply on the official site.

Apply through the official channel. The full external receipt stays in your workspace. When signed in, three minimal event types explicitly recorded through the CLI are reported by default: selection, self-reported application and channel observation. Browsing or saving a role does not report an event; external applications do not appear under My applications.

- Company: 腾讯 (Stage unknown)
- Locations: 深圳
- Role: Engineering
- Apply on the official site: https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2094261500268163072

## Role description from source

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

---
opening_id: 9a5579f9-55c2-41df-86f1-39e54749c0c7

`anm openings save --id 9a5579f9-55c2-41df-86f1-39e54749c0c7`
