主分类：客户技术支持
辅助：生产运维与可靠性工程（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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "TIONE-大模型训推平台技术支持专家",
"job_level": "专家",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
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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.负责腾讯云大模型训推平台客户2线技术支持，解决客户在训练、推理等环节遇到的技术问题，保障客户业高效、稳定运行；\r\n2.定期复盘线上故障与客户问题，深入分析根因，优化技术支持流程与诊断工具，输出改进建议并驱动产品迭代升级；\r\n3.深入分析平台可用性风险、瓶颈与容量热点，通过数据驱动方式识别风险与性能短板，持续推动架构优化与平台演进；\r\n4.参与运维管理体系建设，负责可观测诊断平台、自动化运维工具的规划与开发，以及GPU资源、分布式训练、推理服务等组件的容量规划与性能调优；\r\n5.探索AI Native、AIOps、Agentic 运维诊断等前沿方向，推动运维体系向智能化、自愈化与自治化演进。",
"requirements_text": "1.本科及以上学历，计算机相关专业，具备3年以上云原生运维、AI Infra运维或技术支持经验；\r\n2.熟悉Linux 操作系统原理，具备扎实的网络、存储、系统调优与分布式系统基础；\r\n3.精通Kubernetes（K8s）容器编排与 Docker 容器化技术，熟悉主流云平台及Linux系统运维；\r\n4.熟悉LLM大模型训练/推理流程、AI Infra、LLMOps / MLOps 相关技术栈，理解模型服务链路与推理架构；\r\n5.具备较强的性能分析与故障排查能力，能够在复杂场景下快速定位并解决系统问题；\r\n6.有良好的客户服务意识与沟通能力，能耐心响应客户诉求，具备较强的抗压能力与责任心；\r\n7.学习能力强，对前沿技术保持持续关注，做事沉稳细致，具备良好的文档编写和文字表达能力。",
"skills": [AI生成
"Linux",
"Docker",
"Kubernetes",
"分布式系统",
"模型训练",
"沟通能力",
"学习能力",
"客户服务",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
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"post_date": "2026-09-14",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2099328406809391104"
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"fulltext": "TIONE-大模型训推平台技术支持专家\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.负责腾讯云大模型训推平台客户2线技术支持，解决客户在训练、推理等环节遇到的技术问题，保障客户业高效、稳定运行；\r\n2.定期复盘线上故障与客户问题，深入分析根因，优化技术支持流程与诊断工具，输出改进建议并驱动产品迭代升级；\r\n3.深入分析平台可用性风险、瓶颈与容量热点，通过数据驱动方式识别风险与性能短板，持续推动架构优化与平台演进；\r\n4.参与运维管理体系建设，负责可观测诊断平台、自动化运维工具的规划与开发，以及GPU资源、分布式训练、推理服务等组件的容量规划与性能调优；\r\n5.探索AI Native、AIOps、Agentic 运维诊断等前沿方向，推动运维体系向智能化、自愈化与自治化演进。\n1.本科及以上学历，计算机相关专业，具备3年以上云原生运维、AI Infra运维或技术支持经验；\r\n2.熟悉Linux 操作系统原理，具备扎实的网络、存储、系统调优与分布式系统基础；\r\n3.精通Kubernetes（K8s）容器编排与 Docker 容器化技术，熟悉主流云平台及Linux系统运维；\r\n4.熟悉LLM大模型训练/推理流程、AI Infra、LLMOps / MLOps 相关技术栈，理解模型服务链路与推理架构；\r\n5.具备较强的性能分析与故障排查能力，能够在复杂场景下快速定位并解决系统问题；\r\n6.有良好的客户服务意识与沟通能力，能耐心响应客户诉求，具备较强的抗压能力与责任心；\r\n7.学习能力强，对前沿技术保持持续关注，做事沉稳细致，具备良好的文档编写和文字表达能力。",
"standard_classification": {
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"std_category_status": null,
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