腾讯混元大模型研发后台高级工程师-北京/深圳

1.AIGC应用的研发：深入理解业界AIGC应用场景，搭建LLM模型的在线推理服务，研发AIGC的C端产品，实现AIGC的商业化落地； 2.AIGC平台的研发：基于文生文、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。

1.负责语音/音频大模型研发，包括语音对话（语音交互/音视频对话）、音频理解（ASR/音频caption）、音频生成（TTS/视频配音）等模型研发； 2.负责语音/音频大模型的预训练、后训练、强化学习（文本和音频强化）相关的数据和算法工作； 3.负责语音对话/音频理解/音频生成的模型开源以及产品落地（比如语音对话产品全链路端到端优化、音频理解在噪音/口音/远场/音效音乐场景的优化、语音合成在播报/闲聊/游戏/社交等场景的优化）。

1.配合算法工程师，推动深度学习相关算法的落地，打造高吞吐、低延时的推理系统； 2.优化大模型推理性能，提升吞吐并控制成本； 3.优化大模型推理框架，提升框架易用性和可调试性。

1.深度协同算法团队，主导深度学习算法端到端推理系统的架构设计与落地实践，聚焦高吞吐、低延时核心目标，攻克大模型推理工程化落地关键技术瓶颈； 2.针对大模型推理全链路进行性能瓶颈深度剖析，通过算子优化、量化策略、资源调度等手段实现推理吞吐最大化；建立性能 - 成本评估体系，制定资源利用率极致优化方案，实现推理成本可控化； 3.主导大模型推理框架底层架构优化，完善框架功能模块（如动态批处理、推理缓存、容错机制）；构建工程化能力体系，提升框架易用性（API 设计、配置化能力）与可调试性（日志系统、性能埋点、调试工具链），支撑大规模推理服务稳定迭代。