腾讯企业微信-大模型训练工程师-AI Infra（成都/北京）
任职要求
1.计算机科学、数学、统计学、自动化等相关专业本科及以上学历，3年以上相关领域工作经验； 2.熟悉Post-Training流程，深入了解RL领域，包括但不限于RM、PPO、DPO、GRPO等算法； 3.具备大模型训练框架开发能力，包括pytorch、megatro…
工作职责
1.post-training 框架研发，聚焦 LLM + RL 方向，设计框架架构与技术路线，提升其扩展性、稳定性与效率； 2.优化框架性能，如训练速度、显存占用等，降低训练成本，为 LLM + RL 训练提供有力技术支撑； 3.协同业务团队，将 LLM 能力在业务场景落地，根据业务需求定制训练方案并评估验证模型； 4.负责模型训练和推理所需的IaaS基础设施的规划、迭代与框架维护，致力于提供一致性、可扩展、高可靠的平台技术底座。
1、数据资产管理平台开发与治理 构建企业级数据资产管理平台，构建数据清晰的血缘，支持高效溯源。 建立元数据管理、数据血缘追踪、质量监控与安全合规体系。 2、知识图谱构建与优化 从结构化/非结构化数据中提取实体与关系，构建行业知识图谱（如客户关系图谱）。 通过规则引擎、NLP模型持续优化图谱质量。 3、AI助理系统开发 集成大语言模型（LLM）与垂直知识库，开发智能问答、自然语言查询及自动化报表功能。 设计API/Web接口，支持业务用户通过自然语言调用数据服务（如“查询某产品的销售趋势”）。 搭建模型训练与部署框架，实现AI能力快速迭代。 4、数据安全合规与质量管理 建立数据质量指标（完整性、一致性、准确性），开发自动化检测与修复工具。 实现异常数据实时告警（如延迟、权限越权），并通过邮件/SMS/企业微信通知责任人。 5、平台性能与稳定性保障 优化Spark/Flink任务性能，提升高并发场景下的平台稳定性。 监控系统运行状态，设计容灾机制与自动化运维工具，降低故障率。
1.AI推理服务扩展性、稳定性优化，实现多机多卡模型训练与推理； 2.参与企业微信机器学习、深度学习模型落地的工程化开发，开发稳定、可用的AI服务并持续维护； 3.大模型技术前沿追踪以及框架应用。
1.跟进业界最新推理框架并应用于业务，保障业务的多机多卡模型训练与推理部署； 2.参与企业微信机器学习、深度学习模型落地的工程化开发，优化AI推理服务的可用性和稳定性； 3.带领团队高效率高质量完成大模型业务落地。
1.负责企业微信AI搜索能力建设，用大模型技术实现并优化新型企业搜索服务； 2.利用大模型、向量语义理解、个性化搜索、知识图谱等技术，解决协同办公场景下的索引构建、召回、精排等问题； 3.带领团队跟进AI搜索最新技术并用于业务落地。