腾讯AI软件解决方案专家(FDE)（深圳/北京/上海）
任职要求
1.本科及以上学历，5年以上云计算架构经验，精通公有云IaaS/PaaS核心产品体系，具备大型云平台架构设计及落地经验； 2.具备深厚的云原生技术能力，熟悉微服务、容器化、DevOps等云架构方法论，能够设计高并发、高可用的系统架构； 3.具备AI和大模型…
工作职责
1.为腾讯各类软件产品，包括 codebuddy/workbuddy 等设计并提供演示方案，帮助售前在打标中获得产品技术优势； 2.有较强的挑战精神，在AI、大模型、出海等领域有强烈的学习意愿，并在部分领域有一定的方案和经验积累。能在新领域通过方案/演示/交流与客户建立良好的技术信任，为项目中标提供专业的技术支持； 3.有较好的客户服务意识，可针对具体客情、业务需求与竞争态势制定对应的解决方案，基于腾讯云及相关生态产品能力，输出满足客户需求的解决方案； 4.熟悉AI产品/AI技术领域，能结合腾讯的ai产品制定各类符合客户使用场景的POC方案。
1、全栈质量体系建设 • 面向 GPU 驱动层（CUDA 兼容性）、AI 编译器（MLIR 图优化）、高性能算子库（Conv/GEMM/Attention）、深度学习框架（PyTorch / vLLM 定制后端）、大模型及配套工具链（GPU Operator、Container Toolkit、Device Plugin、Profiling/SMI、GDB Debugger 等），设计并落地统一的质量标准与验证策略。 2、自动化与工程化能力建设 • 主导自动化测试框架与 CI/CD 回归体系开发，建立多维度质量门禁（Release Gate）； • 搭建可复现、可扩展的测试基线环境，支持多 OS、多驱动版本、多框架版本、单机与多机集群等复杂组合。 3、场景化系统验证 • 针对大模型训练与推理典型负载，开展稳定性、性能（吞吐/延迟）、精度（数值一致性）三位一体的系统级验证； • 通过问题复现、根因定位与数据分析，推动软硬件协同缺陷闭环与持续优化。 4、方法论与资产沉淀 • 提炼可复用的测试工具、用例库、诊断脚本与最佳实践，形成标准化测试方法论； • 赋能研发团队提升质量内建能力，加速 AI 软件栈高质量迭代。
As an AMD intern, you’ll be placed at the epicenter of the AI ecosystem, working alongside experts and industry pioneers. You’ll do important work, learn new skills, expand your network, and gain real-world experience on projects that impact millions of end-users worldwide. Whether you’re an undergrad or a PhD student, your contributions matter—and your experience here will be a launchpad for what comes next. JOB DETAILS: Location: Beijing/Shanghai, China Onsite/Hybrid: This role requires the student to work at least 3 days/week throughout internship Duration: Jan - Jun 2026 WHAT YOU WILL BE DOING: We are seeking highly motivated AI Software Engineering intern/co-op to join our team. In this role – We will involve you in validating new AI software features on AMD GPUs before they reach developers. We will assign you to contribute improvements to open-source AI projects (e.g., PyTorch, Triton, vLLM, SGLang) to enhance AMD GPU support. Your responsibility will include creating developer-focused tutorials, demos, blogs, and hands-on videos that make AI software more approachable. You get to collaborate with engineers across teams to help make AMD ROCm easier and faster for developers to adopt. You will gain hands-on experience in GPU programming, AI frameworks, open-source collaboration, and technical storytelling—skills that are highly valuable in both research and industry.
具体职责包括但不限于： 1.芯片驱动，Linux内核驱动，实时操作系统 2.AI算法的硬件部署和优化（包括量化，剪枝，稀疏化等优化手段），效果测试 3.芯片功能/性能仿真器，模拟器、调试器、IDE开发和性能优化 4.应用解决方案开发，调试，问题定位
1.负责AI软件产品（组件级）的测试工作，包括测试计划设计、用例开发、测试执行、bug分析及跟踪； 2.开发与维护自动化测试框架及用例，提升测试效率和质量； 3.深入分析测试过程中的问题，定位根本原因，推动问题解决； 4.持续优化测试流程、方法和工具，提升团队测试效能； 5.参与技术攻关，解决复杂测试问题，并积极推动测试技术创新。