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": "TIONE-AI智能网关高级后台研发工程师-上海/杭州/深圳/北京",
"job_level": "高级",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "CSIG",
"location": "上海",
"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": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.负责腾讯云TIONE 推理平台核心架构研发，打造高吞吐、低延时的模型推理服务，涉及模型部署，框架集成，推理调用等全生命周期优化；\r\n2.负责MaaS产品AI 智能调度系统与API网关设计开发，包括请求路由，智能调度，模型框架优化及其他相关模块开发，保障系统高可用、高稳定、高性能，并最大化算力利用效率；\r\n3.协同算法、产品、算力、安全团队，完成模型适配、性能优化、工程化封装、合规加固，推动混元及第三方模型快速上线与稳定服务；\r\n4.跟踪业界大模型工程化、云原生、分布式系统技术趋势，持续优化架构，提升研发效率与产品竞争力。",
"requirements_text": "1.本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业，3 年及以上云原生/AI工程化研发经验；\r\n2.精通至少一种主流语言（Golang/Java/Python），具备扎实的数据结构、算法、操作系统、网络基础，有高并发分布式系统实践优先；\r\n3.熟悉云原生技术栈：K8s、Docker、微服务、RPC/HTTP、消息队列、数据库、缓存，有云厂商或中间件研发经验优先；\r\n4.了解大模型全流程：训练、微调、RAG、推理引擎、量化、蒸馏、向量数据库等，有MaaS/LLM Inference服务开发经验优先；\r\n5.熟悉AI Infra：GPU使用与优化、异构算力纳管、分布式任务调度、性能压测与调优，有大规模模型服务上线运维经验优先；\r\n6.具备良好的系统设计、问题定位与跨团队协作能力，能独立负责复杂模块 / 系统，执行力强；\r\n7.对AGI与MaaS有强烈热情，学习能力强，关注混元、DeepSeek 等主流模型及行业竞品，愿意长期深耕 AI 工程化领域；\r\n8.有AI 安全合规、内容审核、企业级私有化交付、金融/政务等高安全要求场景经验者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"Golang",
"Docker",
"数据结构",
"分布式系统",
"微服务",
"数据库",
"团队协作",
"学习能力",
"Go",
"大语言模型",
"检索增强生成"
],
"preferred_qualifications": "2.精通至少一种主流语言（Golang/Java/Python），具备扎实的数据结构、算法、操作系统、网络基础，有高并发分布式系统实践优先；3.熟悉云原生技术栈：K8s、Docker、微服务、RPC/HTTP、消息队列、数据库、缓存，有云厂商或中间件研发经验优先；4.了解大模型全流程：训练、微调、RAG、推理引擎、量化、蒸馏、向量数据库等，有MaaS/LLM Inference服务开发经验优先；5.熟悉AI Infra：GPU使用与优化、异构算力纳管、分布式任务调度、性能压测与调优，有大规模模型服务上线运维经验优先；8.有AI 安全合规、内容审核、企业级私有化交付、金融/政务等高安全要求场景经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"contact_methods": [
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"posting": {
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
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"fulltext": "TIONE-AI智能网关高级后台研发工程师-上海/杭州/深圳/北京\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.负责腾讯云TIONE 推理平台核心架构研发，打造高吞吐、低延时的模型推理服务，涉及模型部署，框架集成，推理调用等全生命周期优化；\r\n2.负责MaaS产品AI 智能调度系统与API网关设计开发，包括请求路由，智能调度，模型框架优化及其他相关模块开发，保障系统高可用、高稳定、高性能，并最大化算力利用效率；\r\n3.协同算法、产品、算力、安全团队，完成模型适配、性能优化、工程化封装、合规加固，推动混元及第三方模型快速上线与稳定服务；\r\n4.跟踪业界大模型工程化、云原生、分布式系统技术趋势，持续优化架构，提升研发效率与产品竞争力。\n1.本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业，3 年及以上云原生/AI工程化研发经验；\r\n2.精通至少一种主流语言（Golang/Java/Python），具备扎实的数据结构、算法、操作系统、网络基础，有高并发分布式系统实践优先；\r\n3.熟悉云原生技术栈：K8s、Docker、微服务、RPC/HTTP、消息队列、数据库、缓存，有云厂商或中间件研发经验优先；\r\n4.了解大模型全流程：训练、微调、RAG、推理引擎、量化、蒸馏、向量数据库等，有MaaS/LLM Inference服务开发经验优先；\r\n5.熟悉AI Infra：GPU使用与优化、异构算力纳管、分布式任务调度、性能压测与调优，有大规模模型服务上线运维经验优先；\r\n6.具备良好的系统设计、问题定位与跨团队协作能力，能独立负责复杂模块 / 系统，执行力强；\r\n7.对AGI与MaaS有强烈热情，学习能力强，关注混元、DeepSeek 等主流模型及行业竞品，愿意长期深耕 AI 工程化领域；\r\n8.有AI 安全合规、内容审核、企业级私有化交付、金融/政务等高安全要求场景经验者优先。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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