腾讯微信 -大模型后台开发工程师-后训练方向
任职要求
1.计算机相关专业，本科及以上学历； 2.熟悉 linux 开发环境，优秀的 C++ 编程经验，熟练掌握常用数据结构与算法，有一定的软件工程能力和良好的编程能力； 3.了解常见的深度学习训练框架（如 HuggingFace，Megatron，DeepSpeed，PyTorch) 以及推理框架（如 VLLM、SGLang、TRT）； 4.具备良好的逻…
工作职责
1.基座大模型的训练性能优化和高稳定性训练框架开发； 2.大模型应用的后台系统设计与开发、推理性能优化，确保系统高性能和高可用性； 3.大模型相关业务功能开发，基础框架与工具建设等； 4.跟踪前沿技术，推动研究成果在业务场景的落地。
1.负责推荐数据平台的开发和维护，该平台集成实时/离线数据处理、模型训练、特征处理及元数据管理功能； 2.根据业务需求和团队合作需求，进行平台功能的开发和优化，主要工作涉及后台部分； 3.与下游基础平台和系统（如资源调度系统、WePS、WeOLAP等）进行对接，并为前端同事提供必要的接口支持； 4.持续优化推荐数据平台的后端框架，以提高平台的整体稳定性和效率。
1.负责视频号推荐的产品和算法需求，包括线上推荐策略开发、模型特征开发、数据与画像开发等工作； 2.负责视频号推荐后台的架构优化，降低请求延迟和计算成本，提升推荐效果； 3.负责视频号推荐后台组件的开发，支持短视频推荐、直播推荐、红点推荐、订阅号场景视频推荐等业务。
1、全栈业务开发：负责公司核心业务的微信小程序、H5及PC管理后台的前端开发，同时基于Express/Koa等框架承担Node.js全栈开发工作，确保系统的高性能、高可用及跨端兼容性。 2、AI驱动开发：在日常开发中熟练运用AI编程工具（如Claude Code、OpenCode、Cursor等）提升开发效率，实践SDD（规范驱动开发）模式，通过AI辅助完成代码生成、重构和优化。 3、AI工作流实践：在开发过程中应用Agent构建理念（如Rule/Skill/MCP/Memory等机制），探索和实践多Agent协作模式，持续优化AI辅助开发的效率和质量，并有实际的实践案例。 4、工程化建设：参与前端构建工具（Webpack/Vite）、Node.js服务架构的搭建与优化，提升团队研发效能。
【核心职责】 1，选品与调优 -主导IAA游戏选品模型搭建，通过数据筛选高潜力品类； -对在跑产品进行调优（玩法/广告点位/变现策略），拉升LTV 2，规模化盈利体系建设 -制定SOP：从选品→买量测试→全量投放的全流程管控； -搭建动态出价系统：根据用户质量实时调整各渠道出价策略； -建立爆款素材库 3，团队管理与资源整合 -培养发行小队，提升人效； -整合渠道资源，争取平台流量扶持；