Opportunity Description
游戏AI-高性能推理系统研发专家 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.负责腾讯“开悟”平台的AIGC及LLM的训练/推理支持，参与基于GPU的高性能计算（HPC）项目设计与开发，负责GPU芯片（NVIDIA/AMD等）的底层性能优化与调优；
2.针对大模型推理、训练等场景，优化和扩展vLLM、SGLang等框架的核心模块，提升计算效率与资源利用率；
3.深入分析GPU硬件架构特性（如Tensor Core、显存带宽、通信机制等），设计并实现高性能算子与算法；
4.探索前沿技术方向（如混合专家模型MoE、动态计算图优化等），推动AI工程化落地的效率提升。 岗位要求 1.熟悉NVIDIA CUDA/AMD ROCm编程，具备GPU内核优化经验（如PTX指令调优、显存带宽优化）；
2.精通Megatron-LM、DeepSpeedI等分布式训练框架，有千亿参数模型并行训练实战经验；
3.熟悉大模型训练全流程优化（数据加载、梯度累积、通信压缩等），能通过Profiling工具定位性能瓶颈；
4.优先条件，有DeepSeek系列模型优化经验（如DualPipe调度、MLA注意力优化）或参与过相关开源项目贡献。
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收藏 TEG 点击了解更多BG信息 技术 五年以上工作经验 更新于年06月02日2.针对大模型推理、训练等场景，优化和扩展vLLM、SGLang等框架的核心模块，提升计算效率与资源利用率；
3.深入分析GPU硬件架构特性（如Tensor Core、显存带宽、通信机制等），设计并实现高性能算子与算法；
4.探索前沿技术方向（如混合专家模型MoE、动态计算图优化等），推动AI工程化落地的效率提升。
2.精通Megatron-LM、DeepSpeedI等分布式训练框架，有千亿参数模型并行训练实战经验；
3.熟悉大模型训练全流程优化（数据加载、梯度累积、通信压缩等），能通过Profiling工具定位性能瓶颈；
4.优先条件，有DeepSeek系列模型优化经验（如DualPipe调度、MLA注意力优化）或参与过相关开源项目贡献。