Opportunity Description
机器学习平台研发工程师（深圳/北京） 深圳 分享 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。 岗位职责 1.负责机器学习平台MaaS后端架构设计与核心研发，构建在离线推理公共基础组件，支撑大模型与通用机器学习的全场景服务；深度参与大规模异构算力调度建设，为司内海量业务提供高并发、高可用、高性能的模型服务部署与 API 接入能力，支撑基座模型研发生产中的在离线部署、数据生成与评测场景，持续提升平台稳定性、效率与用户体验；
2.负责 MaaS 平台后端核心系统设计、研发与迭代，覆盖模型服务部署、编排、升级、调用全链路，打造可复用、可扩展、可观测的统一平台能力；
3.参与海量异构算力资源调度系统建设，实现弹性调度、负载均衡与资源效率优化；
4.构建高并发、高可用、低延迟的模型服务接入层与API网关，支撑司内海量业务调用与流量调度，通过限流、熔断、降级、容灾、全链路监控与问题归因等手段持续优化系统稳定性；
5.持续迭代平台易用性与运维效率，实现模型模板化一键部署，拓展多场景、多卡型、多推理框架部署能力；支撑模型快速集成发布、评测部署推理效率提升，保障内部基模研发与业务迭代需求；
6.参与技术方案评审、架构演进与代码质量管控，推动平台标准化、自动化建设。 岗位要求 1.岗位要求；
2.本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业，3 年及以上大规模分布式后端研发经验；
3.精通 Java/Golang/Python 至少一门主流开发语言，具备扎实的数据结构、算法、代码编写、工程开发基础；
4.具备高并发、高可用分布式系统实战经验，熟悉微服务、消息队列...
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收藏 TEG 点击了解更多BG信息 技术 三年以上工作经验 更新于年06月09日2.负责 MaaS 平台后端核心系统设计、研发与迭代，覆盖模型服务部署、编排、升级、调用全链路，打造可复用、可扩展、可观测的统一平台能力；
3.参与海量异构算力资源调度系统建设，实现弹性调度、负载均衡与资源效率优化；
4.构建高并发、高可用、低延迟的模型服务接入层与API网关，支撑司内海量业务调用与流量调度，通过限流、熔断、降级、容灾、全链路监控与问题归因等手段持续优化系统稳定性；
5.持续迭代平台易用性与运维效率，实现模型模板化一键部署，拓展多场景、多卡型、多推理框架部署能力；支撑模型快速集成发布、评测部署推理效率提升，保障内部基模研发与业务迭代需求；
6.参与技术方案评审、架构演进与代码质量管控，推动平台标准化、自动化建设。
2.本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业，3 年及以上大规模分布式后端研发经验；
3.精通 Java/Golang/Python 至少一门主流开发语言，具备扎实的数据结构、算法、代码编写、工程开发基础；
4.具备高并发、高可用分布式系统实战经验，熟悉微服务、消息队列...