腾讯混元大模型推理研发高级工程师（深圳/北京/上海/杭州）

1. 参与设计与研发快手公司级机器学习平台，赋能深度学习及大模型等核心AI的模型迭代； 2. 打造业界领先的机器学习自动化架构，支持模型开发、评估、部署、监控全链路智能闭环，集成模型版本控制、元数据管理等功能，支撑模型全生命周期管理，驱动核心业务指标持续突破； 3. 构建大模型分布式推理编排系统，实现多机角色调度，支持千亿级参数模型的分布式训练与推理任务拆分及协同计算； 4. 深度参与云原生AI基础设施的技术演进，研发包括：面向AI负载的预测式弹性伸缩系统，GPU资源调度与混部，高性能存储加速引擎等方向，持续推动云原生与AI技术的深度融合创新。

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。

1.负责大语言模型（LLM）规划、推理、反思能力的研究，提升大语言模型的高阶推理能力； 2.跟进推理领域的前沿技术，将其应用于混元大模型基座，持续提升大模型的推理能力。

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。