腾讯(tencent)招聘企业微信-大模型训练框架开发工程师-AI Infra（成都/北京）

岗位职责：
1.负责大模型训练/推理场景下的性能分析与优化，重点优化 NVIDIA GPU 及 国产芯片 的计算、显存、通信和调度瓶颈；
2.负责 CUDA / Triton / C++ 高性能算子开发与优化，包括 GEMM、Attention、MoE、KV Cache、通信融合等方向；
3.负责多卡、多机训练/推理性能调优，优化 NCCL、NVLink、NVSwitch、InfiniBand/RDMA 等通信链路；
4.负责基于 NVIDIA GPU 和 国产芯加速卡 的性能调优，提升 GPU 利用率、吞吐、延迟和显存效率；
5.负责 PyTorch、TensorRT-LLM、vLLM、SGLang、Megatron-LM 等框架下的大模型性能优化落地；
6.结合 Nsight Systems、Nsight Compute、CUDA Profiler 等工具进行性能分析，定位并解决性能瓶颈。
岗位要求：
1.熟悉 C/C++、CUDA 或 Triton 编程，有 GPU 算子开发或性能优化经验；
2.熟悉 NVIDIA GPU 架构，理解 SM、Warp、Tensor Core、Shared Memory、Memory Coalescing、Occupancy 等概念；
3.熟悉大模型训练或推理流程，了解 Attention、GEMM、MoE、KV Cache、并行策略等核心模块；
4.熟悉分布式训练/推理优化，理解 TP、PP、DP、EP、NCCL、RDMA 等技术；
5.有实际 profiling 和性能调优经验，能够通过工具定位瓶颈并给出优化方案；
6.有 NVIDIA GPU 或 国产加速卡 实际优化经验者优先；
7.不要求候选人覆盖 AI 全栈所有方向，只要在大模型训练/推理、GPU 算子优化、分布式通信、性能调优、推理框架等任一方向有较深入理解和实践经验，均欢迎投递。
加分项：
1.有 FlashAttention、GEMM、MoE、通信算子、KV Cache 管理等优化经验；
2.有大规模训练或推理集群优化经验，参与过百卡、千卡级任务优先；
3.有 TensorRT-LLM、vLLM、SGLang、Megatron-LM、DeepSpeed 等框架经验；
4.有国产 AI 芯片适配或优化经验者加分；
5.熟悉 GPU 通信拓扑、NVLink/NVSwitch/IB 网络优化者优先。
岗位介绍：
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。