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）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "微信小程序-大模型infra工程师-Coding方向",
"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.负责分布式训练基础设施的建设、优化与维护，优化训练过程中的显存管理、计算资源调度与分布式通信效率，提升训练速度与资源利用率，支撑算法研发与模型训练；\r\n2.负责微信小程序 Coding Agent 场景下 LLM 推理服务的建设与优化，涵盖 vLLM / SGLang 等框架适配、请求调度、KV Cache 管理、Prefill-Decode 分离、长上下文推理、投机解码等核心能力建设；\r\n3.负责 GPU 资源管理，通过资源精细化分配和灵活调度提升整体利用率。",
"requirements_text": "1.熟练掌握 C / C++ / Python 等至少一门编程语言，具备扎实的数据结构和算法功底，有良好的工程素养；\r\n2.熟悉主流分布式训练框架（DeepSpeed / Megatron-LM / FSDP 等），理解常见的显存优化技术和训练加速手段，有异步强化学习训练框架开发经验者优先；\r\n3.熟悉主流 LLM 推理服务框架（vLLM / SGLang 等），理解 KV Cache 管理、Prefill-Decode 分离、Continuous Batching、投机解码等推理优化技术，有推理链路性能调优与线上稳定性治理经验；\r\n4.具备快速学习能力，有团队合作精神，对探索前沿技术有热情。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"强化学习",
"数据结构",
"性能调优",
"团队协作",
"学习能力",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "2.熟悉主流分布式训练框架（DeepSpeed / Megatron-LM / FSDP 等），理解常见的显存优化技术和训练加速手段，有异步强化学习训练框架开发经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2082710399224033280"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "2082710399224033280",
"post_date": "2026-08-18",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2082710399224033280"
},
"fulltext": "微信小程序-大模型infra工程师-Coding方向\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.负责分布式训练基础设施的建设、优化与维护，优化训练过程中的显存管理、计算资源调度与分布式通信效率，提升训练速度与资源利用率，支撑算法研发与模型训练；\r\n2.负责微信小程序 Coding Agent 场景下 LLM 推理服务的建设与优化，涵盖 vLLM / SGLang 等框架适配、请求调度、KV Cache 管理、Prefill-Decode 分离、长上下文推理、投机解码等核心能力建设；\r\n3.负责 GPU 资源管理，通过资源精细化分配和灵活调度提升整体利用率。\n1.熟练掌握 C / C++ / Python 等至少一门编程语言，具备扎实的数据结构和算法功底，有良好的工程素养；\r\n2.熟悉主流分布式训练框架（DeepSpeed / Megatron-LM / FSDP 等），理解常见的显存优化技术和训练加速手段，有异步强化学习训练框架开发经验者优先；\r\n3.熟悉主流 LLM 推理服务框架（vLLM / SGLang 等），理解 KV Cache 管理、Prefill-Decode 分离、Continuous Batching、投机解码等推理优化技术，有推理链路性能调优与线上稳定性治理经验；\r\n4.具备快速学习能力，有团队合作精神，对探索前沿技术有热情。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T014",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}