主分类：后端与业务系统研发
辅助：AI训练推理与计算优化（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "微信秒剪-大模型后端研发工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "WXG",
"location": "广州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
},
"company": {
"company_name": "腾讯",
"company_industry": "互联网 / 科技 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "tencent.com",
"company_description": "腾讯是一家互联网和科技公司，业务覆盖通信与社交、数字内容、游戏、金融科技、企业服务、云计算与人工智能等方向。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": 2,
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.负责多模态内容理解与生成技术在视频剪辑、内容理解及内容生成等业务场景中的研发与落地；\r\n2.负责多模态模型的工程化部署与服务建设，包括推理链路优化、性能调优、模型调度、监控告警及稳定性治理；\r\n3.参与多模态生成式推荐相关研发，建设覆盖离线、近线和在线场景的数据处理与特征链路；\r\n4.构建多模态相关后台服务性能指标，建设面向 Agent 开发的测试 Harness、自动化评测和回归机制，引入测试驱动开发，保障服务质量与稳定性。",
"requirements_text": "1.熟练掌握 C++、Go 等至少一种编程语言，具备扎实的数据结构、算法和系统设计基础；\r\n2.了解 LLM、VLM、扩散模型或 Agent 等相关技术；至少具备一种模型的应用、推理部署或工程化落地经验；\r\n3.具备后台服务开发经验，熟悉 MySQL、Redis、Pulsar/Kafka 等常用基础组件；\r\n4.了解分布式系统、高并发服务、流式数据处理或模型服务架构，具备基本的性能分析和故障排查能力；\r\n5.具备良好的工程素养，重视代码质量、自动化测试、可观测性和持续交付，能够熟练使用 AI Coding 工具提升研发效率；\r\n6.具备良好的沟通协作能力，能够与算法、产品及业务团队共同推进项目落地。",
"skills": [AI生成
"C++",
"MySQL",
"Redis",
"Kafka",
"数据结构",
"分布式系统",
"自动化测试",
"Go",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=1934984838532694016"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "1934984838532694016",
"post_date": "2026-09-11",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=1934984838532694016"
},
"fulltext": "微信秒剪-大模型后端研发工程师\n在腾讯，后台开发工程师不仅是“又快又稳”的问题解决专家，更是生态共创者。你将与技术团队一同沉淀优质代码，让它成为我们共有的宝贵资产。在不同的业务场景和技术发展阶段，你的架构思维也将帮助更多协作团队拓展新的思考。我们也珍视你的挑战精神，同时欢迎你一起参与团队愿景、文化和产品方向的探讨。\n1.负责多模态内容理解与生成技术在视频剪辑、内容理解及内容生成等业务场景中的研发与落地；\r\n2.负责多模态模型的工程化部署与服务建设，包括推理链路优化、性能调优、模型调度、监控告警及稳定性治理；\r\n3.参与多模态生成式推荐相关研发，建设覆盖离线、近线和在线场景的数据处理与特征链路；\r\n4.构建多模态相关后台服务性能指标，建设面向 Agent 开发的测试 Harness、自动化评测和回归机制，引入测试驱动开发，保障服务质量与稳定性。\n1.熟练掌握 C++、Go 等至少一种编程语言，具备扎实的数据结构、算法和系统设计基础；\r\n2.了解 LLM、VLM、扩散模型或 Agent 等相关技术；至少具备一种模型的应用、推理部署或工程化落地经验；\r\n3.具备后台服务开发经验，熟悉 MySQL、Redis、Pulsar/Kafka 等常用基础组件；\r\n4.了解分布式系统、高并发服务、流式数据处理或模型服务架构，具备基本的性能分析和故障排查能力；\r\n5.具备良好的工程素养，重视代码质量、自动化测试、可观测性和持续交付，能够熟练使用 AI Coding 工具提升研发效率；\r\n6.具备良好的沟通协作能力，能够与算法、产品及业务团队共同推进项目落地。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T002",
"std_aux_codes": [
"T014"
],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}