腾讯微信-WeLM 大模型预训练框架研发工程师(深圳、上海)
社招全职2年以上WXG公共技术地点:北京状态:招聘
任职要求
1.计算机科学、人工智能、模式识别、计算语言学等相关专业硕士及以上学历; 2.精通一种或多种主流深度学习框架(PyTorch、JAX、TensorFlow),具备大规模分布式训练经验; 3.熟悉Transformer系列架构,理解其在语言、语音、视觉等方向的模型原理与实现; 4.了解 LLM 的训练流程,有 Megatron, DeepSpeed 等大规模训练框架使用经验者优先; 5.对RL/RLHF、偏好学习、奖励建模有实践经验者优先; 6.具备扎实的工程实现能力与代码规范意识,熟悉CUDA优化、参数并行、流水线并行等技术; 7.具备…
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工作职责
1.负责构建和优化大规模预训练框架,支持文本、语音、图像等多模态数据的联合学习与高效训练; 2.深入优化长序列场景下的分布式训练与显存利用(如context parallel、2D/环形 Attention、混合并行、激活重计算等),在百万级 token 训练中提升吞吐与性价比; 3.负责后训练(Post-training)阶段框架建设,包括强化学习(RL/RLHF)、偏好建模(Reward Model)及人类反馈优化(Alignment)等流程; 4.深入优化分布式训练框架与推理效率,提升算力利用率与模型吞吐性能; 5.跟踪前沿研究趋势,探索高效预训练策略(如Mixture of Experts、Continual Pretraining等); 6.与算法、数据、平台团队协作,形成从数据处理到训练部署的全流程自动化解决方案。
包括英文材料
模式识别+
https://www.mathworks.com/discovery/pattern-recognition.html
Pattern recognition is the process of classifying input data into objects, classes, or categories using computer algorithms based on key features or regularities.
https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2006/01/Bishop-Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-2006.pdf
Pattern recognition has its origins in engineering, whereas machine learning grew out of computer science.
学历+
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具,在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势,近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
JAX+
https://docs.jax.dev/en/latest/notebooks/thinking_in_jax.html
JAX is a library for array-oriented numerical computation, with automatic differentiation and JIT compilation to enable high-performance machine learning research.
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
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社招3年以上WXG公共技术
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。
更新于 2026-06-16北京
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