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职位搜索/腾讯/管线数据工程师(深圳/北京)
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腾讯 (Tencent)

职位信息

广东省-深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
普通员工/个人贡献者

标签

分布式计算MLflow大模型数据管线Dvc存储优化
💡

核心评价

腾讯大厂核心AI基建岗,技术前沿、成长性极佳,薪资竞争力强,但WLB可能面临挑战。

管线数据工程师(深圳/北京)

🤖 AI 估测:¥35K-65K

发布时间:大约 1 个月前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个专注于大模型数据管线的工程师岗位
你将负责设计和实现高效的数据处理平台,优化海量数据的计算与存储方案,以支持预训练和后训练流程
核心工作包括提升平台计算效率、构建服务于大模型的存储体系,并推动技术能力沉淀与工具链升级

✓工作职责

面向预训练、后训练数据管线,设计并实现高效的数据处理平台
单管线上,通过算子编排形成数据计算、存储、一体化符合大模型训练的管线平台,平台级别上,通过存储、计算优化实现平台产能提升
计算方向,提升平台级别计算效率,通过海量数据、任务、资源、合理化系统设计,抽象,对各个可编排算子的合并、拆分,达成易用性和计算性能平衡
对热点的算子,考虑单点优化以及公共服务的方式达到平台级性能提升
存储方向,构建服务于整个预训练和后训练的dataset,优化海量存储管理与访问方案(对象存储分层、冷热分层、缓存策略、数据压缩与列式格式优化、读写并发控制、成本与生命周期管理)
编写技术文档、最佳实践与性能评估报告,推动能力沉淀与工具链升级

⭐最低要求

本科/硕士及以上学历,有大模型管线架构、优化、存储等全链路万亿级数据计算存储经验
精通 Python/C++/Java 中至少一种,有良好工程化编码能力与测试习惯
熟悉端到端数据管线、数据版本控制、数据血缘与可观测性(例如 DVC、MLflow、Delta Lake、Data Catalog、审计/溯源)
熟练使用并调优分布式批处理框架(Spark、Ray、Flink、Dask 等)以处理海量数据
具备良好的沟通能力、跨团队协作与 owner 意识,能推动复杂平台能力落地
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