腾讯微信-WeLM -大语言模型算法研究员（深圳、上海）
任职要求
1.有大型自然语言处理项目研发经历并取得过优秀成果 2.对于学习和参与搭建大规模的复杂 AI 系统充满热情 3.计算机科学、数学、物理或相关领域学位 4.重视研究与工…
工作职责
参与微信大规模语言模型（WeLM）的建设，涵盖训练流程的多个环节 1.探索大规模预训练模型的结构创新、优化器策略创新，提升单位算力下的智能获取效率 2.探索更高效全面的预训练数据建设方案、预训练数据使用方案 3.建设通用 Long-Horizon LLM Agent 的训练策略 4.独立或与其他研究员合作进行前沿领域研究。
1.针对 Hopper / Blackwell 架构进行 Kernel 开发与优化； 2.基于 CUDA / PTX / Triton 设计和实现大模型训练中的核心算子 Kernel：； 3.结合 Hopper / Blackwell 特性，在线程组织、访存路径、寄存器/共享内存使用、Tensor Core 调度等层面做深度优化； 4.构建高性能训练算子库； 5.针对 WeLM 模型结构进行算子设计与融合，降低 Kernel 调度和访存开销； 6.参与 WeLM 内部高性能算子库的建设，与 PyTorch 及 cuBLAS、cuDNN、CUTLASS 等库进行集成或替换； 7.Kernel 性能分析与瓶颈优化； 8.使用 Nsight Compute / Nsight Systems / nvprof 等工具做 Kernel 级性能剖析； 9.分析 SM 利用率、Tensor Core 利用率、访存带宽、指令吞吐、分支发散等指标，持续迭代 Kernel 实现； 10.为上层训练框架提供关于 batch 设计、sequence length、并行策略等与性能相关的技术建议； 11.前沿技术跟踪与工程落地； 12.跟踪 GPU 新架构、新指令、新库（如最新 CUTLASS、NCCL 等）； 13.学习业界优秀实现（Megatron-LM、DeepSpeed、Deepseek 等）的 Kernel/算子方案，并在 WeLM 体系内做工程化落地。
1.独立负责微信读书出品中原创小说的内容产品线及作者生态搭建，根据产品线方向制定合理有效的落地方案； 2.积极开拓原创小说的选题资源，与作者、图书公司、编辑工作室、版权代理公司、出版社、KOL等建立并保持长期友好合作关系； 3.根据行业趋势、用户画像和市场热点等，搭建原创小说内容出品书籍选品策略，并对已有作品进行数据分析，不断优化内容选品策略和运营方式； 4.负责运营出品书籍的策划、审校、运营等全流程，推进原创小说电子书的选题、策划、签约到上架全流程，持续孵化标杆案例、挖掘潜力作者及作品； 5.负责微信读书出品项目的影视、纸书出版等 IP 化运营，独立完成合作洽谈、签约以及执行落地等工作。