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": "大模型训练框架研发工程师-强化学习/精调/蒸馏方向",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "CSIG",
"location": "深圳",
"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"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "计算机科学、数学、电子工程等相关专业硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.框架开发与优化：负责强化学习、模型精调、知识蒸馏等核心模块的设计与开发，提升框架的训练效率与易用性；\n2.分布式训练支持：基于Megatron-LM、DeepSpeed等工具，优化大模型分布式训练策略（数据并行/张量并行/流水并行/专家并行等），解决显存、通信与计算瓶颈；\n3.工具链构建：参与开发轻量化训练框架（如LLama-Factory、swift），支持快速模型微调、部署及多硬件平台适配；\n4.前沿技术探索：跟踪学术动态（如RLHF、MoE架构、FlashMLA、EPLB、DualPipe等），将最新研究成果转化为框架功能，提升产品竞争力；\n5.协作与文档：与产品团队紧密配合，提供框架级解决方案；编写技术文档与案例，赋能公有云客户。",
"requirements_text": "1.计算机科学、数学、电子工程等相关专业硕士及以上学历，3年以上深度学习框架或工具链开发经验，精通Python，熟练使用C++；\n2.有Megatron-LM、DeepSpeed等开源框架使用或二次开发经验，理解分布式训练、显存优化技术；\n3.熟悉 GRPO/PPO 等 RL 算法、veRL/Slime/AReaL等强化学习框架者优先；\n4.熟悉CUDA编程、高性能计算优化（如算子融合、通信优化）者优先；\n5.熟悉NCCL、MPI等集合通信算法者优先；\n6.工程经验上具备大型项目架构设计能力，能独立解决性能调优、多节点调试等复杂问题；\n7.综合素养；强烈的技术热情，良好的沟通能力与团队协作精神。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"CUDA",
"深度学习",
"强化学习",
"性能调优",
"架构设计",
"团队协作",
"沟通能力"
],
"preferred_qualifications": "1.在顶级会议（NeurIPS/ICML/CVPR等）发表过框架优化或算法相关论文；\n2.活跃于开源社区（如PyTorch、HuggingFace项目贡献者）；\n3.有LLM训练、RLHF全流程开发经验证或取；\n4.在同等条件下，通过腾讯云认得同等资格认证的候选人，我们会优先考虑。",
"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=2037523702253518848"
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"posting": {
"posting_id": "2037523702253518848",
"post_date": "2026-08-28",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2037523702253518848"
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"fulltext": "大模型训练框架研发工程师-强化学习/精调/蒸馏方向\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.框架开发与优化：负责强化学习、模型精调、知识蒸馏等核心模块的设计与开发，提升框架的训练效率与易用性；\n2.分布式训练支持：基于Megatron-LM、DeepSpeed等工具，优化大模型分布式训练策略（数据并行/张量并行/流水并行/专家并行等），解决显存、通信与计算瓶颈；\n3.工具链构建：参与开发轻量化训练框架（如LLama-Factory、swift），支持快速模型微调、部署及多硬件平台适配；\n4.前沿技术探索：跟踪学术动态（如RLHF、MoE架构、FlashMLA、EPLB、DualPipe等），将最新研究成果转化为框架功能，提升产品竞争力；\n5.协作与文档：与产品团队紧密配合，提供框架级解决方案；编写技术文档与案例，赋能公有云客户。\n1.计算机科学、数学、电子工程等相关专业硕士及以上学历，3年以上深度学习框架或工具链开发经验，精通Python，熟练使用C++；\n2.有Megatron-LM、DeepSpeed等开源框架使用或二次开发经验，理解分布式训练、显存优化技术；\n3.熟悉 GRPO/PPO 等 RL 算法、veRL/Slime/AReaL等强化学习框架者优先；\n4.熟悉CUDA编程、高性能计算优化（如算子融合、通信优化）者优先；\n5.熟悉NCCL、MPI等集合通信算法者优先；\n6.工程经验上具备大型项目架构设计能力，能独立解决性能调优、多节点调试等复杂问题；\n7.综合素养；强烈的技术热情，良好的沟通能力与团队协作精神。\n1.在顶级会议（NeurIPS/ICML/CVPR等）发表过框架优化或算法相关论文；\n2.活跃于开源社区（如PyTorch、HuggingFace项目贡献者）；\n3.有LLM训练、RLHF全流程开发经验证或取；\n4.在同等条件下，通过腾讯云认得同等资格认证的候选人，我们会优先考虑。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T014",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
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