主分类：AI训练推理与计算优化
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "Pytorch框架研发高级工程师（深圳/北京/上海/杭州）",
"job_level": "高级",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "TEG",
"location": "深圳",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"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": {
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"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 1,
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.参与开发优化pytorch基础框架，支持公司内业务通用训推工程需求；\n2.联合业务进行模型训推效率分析优化、精度对齐、效果验证等工作；\n3.参与基础框架的国产卡适配接入，提升框架异构算力使用效率。",
"requirements_text": "1.熟悉分布式训推框架，精通集合通信、并行策略等基础原理，有 LLM 训练/推理性能优化成功案例者优先；\r\n2.深入理解时序分析方法，具备异常检测相关能力，有大规模基础设施（IDC、云计算）智能诊断经验者优先；\r\n3.熟悉常见的任务/故障/性能衰减等问题排查流程，有监控/鲁棒性平台研究经验优先。",
"skills": [AI生成
"性能优化",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "1.熟悉分布式训推框架，精通集合通信、并行策略等基础原理，有 LLM 训练/推理性能优化成功案例者优先；2.深入理解时序分析方法，具备异常检测相关能力，有大规模基础设施（IDC、云计算）智能诊断经验者优先；3.熟悉常见的任务/故障/性能衰减等问题排查流程，有监控/鲁棒性平台研究经验优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"type": "apply_link",
"value": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=1958073234469572608"
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"posting": {
"posting_id": "1958073234469572608",
"post_date": "2026-09-04",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=1958073234469572608"
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"fulltext": "Pytorch框架研发高级工程师（深圳/北京/上海/杭州）\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。\n1.参与开发优化pytorch基础框架，支持公司内业务通用训推工程需求；\n2.联合业务进行模型训推效率分析优化、精度对齐、效果验证等工作；\n3.参与基础框架的国产卡适配接入，提升框架异构算力使用效率。\n1.熟悉分布式训推框架，精通集合通信、并行策略等基础原理，有 LLM 训练/推理性能优化成功案例者优先；\r\n2.深入理解时序分析方法，具备异常检测相关能力，有大规模基础设施（IDC、云计算）智能诊断经验者优先；\r\n3.熟悉常见的任务/故障/性能衰减等问题排查流程，有监控/鲁棒性平台研究经验优先。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T014",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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