主分类：AI训练推理与计算优化
辅助：大模型与生成式算法研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "微信秒剪-多模态强化学习训练框架开发工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "WXG",
"location": "北京",
"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。"
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"compensation": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.负责视频生成模型与强化学习相结合的训练框架设计、开发与性能优化；\r\n2.负责多模态强化学习训练流程的优化，包括环境搭建、奖励函数优化、分布式训练及推理性能优化；\r\n3.深入分析和优化视频生成模型训练全链路流程，包括数据加载、显存管理、通信效率等，显著提升训练速度与吞吐量；\r\n4.主导解决大规模分布式训练中的系统瓶颈，优化训练过程中多机多卡数据通信开销。",
"requirements_text": "1.具备大模型分布式训练框架开发经验，并有成功优化复杂训练流程的经验；\r\n2.对强化学习有深入的理论与实践理解，能够独立推进相关算法的创新与落地；\r\n3.熟悉主流生成模型的原理，在AIGC相关领域具备实际项目经验；\r\n4.具备优秀的系统性分析和解决复杂工程问题的能力，善于定位和解决分布式环境下的性能、显存和收敛性等疑难杂症。",
"skills": [AI生成
"强化学习",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "微信秒剪-多模态强化学习训练框架开发工程师\n渴望为世界带来新意的人，早已对描绘未来的“热词”不陌生——人工智能、机器学习、数据科学等等。腾讯始终在业界前沿不断探索，积极布局，并为优秀的你提供无限广阔的舞台。我们坚信科技的不断革新，最终能带来美好的、撼动人心的改变。\n1.负责视频生成模型与强化学习相结合的训练框架设计、开发与性能优化；\r\n2.负责多模态强化学习训练流程的优化，包括环境搭建、奖励函数优化、分布式训练及推理性能优化；\r\n3.深入分析和优化视频生成模型训练全链路流程，包括数据加载、显存管理、通信效率等，显著提升训练速度与吞吐量；\r\n4.主导解决大规模分布式训练中的系统瓶颈，优化训练过程中多机多卡数据通信开销。\n1.具备大模型分布式训练框架开发经验，并有成功优化复杂训练流程的经验；\r\n2.对强化学习有深入的理论与实践理解，能够独立推进相关算法的创新与落地；\r\n3.熟悉主流生成模型的原理，在AIGC相关领域具备实际项目经验；\r\n4.具备优秀的系统性分析和解决复杂工程问题的能力，善于定位和解决分布式环境下的性能、显存和收敛性等疑难杂症。",
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