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混元多模态大模型算法加速工程师（基础模型方向）（北京/上海）
混元多模态大模型算法加速工程师（基础模型方向）（北京/上海）
发布于 大约 6 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
Cuda
多模态大模型
推理加速
模型剪枝
模型蒸馏
深度学习
算子开发
轻量化设计
Kv Cache压缩
AI 估算 · 30k–60k
腾讯高级算法岗，北京/上海一线城市，AI赛道高薪，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
作为腾讯混元多模态大模型算法加速工程师，您将专注于多模态生成大模型的加速算法研发，包括蒸馏、剪枝、轻量化设计、算子优化等关键技术，确保模型在推理延迟和显存占用上达到行业领先水平，支持模型高效部署与商业化落地
该岗位要求扎实的深度学习基础和大模型研发经验，适合有志于前沿AI技术突破的算法人才
最低要求
计算机、人工智能、数学等相关专业的全日制本科（优先）以上
具有扎实的深度学习算法基础，具备扎实的大模型研发经验
有模型蒸馏、剪枝、轻量化设计等相关加速方向实操经验者优先，有底层算子开发经验、相关方向顶级论文发表经验者优先
熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节，训练和推理模型调优，熟悉大模型 Infra 相关组件，能独立开展技术优化工作
有ACM竞赛、NOIP竞赛经历特别优先
具备较强的学习能力、沟通能力、团队合作能力，有强烈的好奇心
工作职责
从事多模态生成大模型的加速算法研发，负责蒸馏加速、模型剪枝、轻量化模型设计、快速模块算子设计、KV Cache压缩等核心加速方向的算法研发
负责将加速算法应用于多模态生成大模型，确保模型在推理延迟、显存占用等指标上达到行业领先水平，支持模型高效部署
研发应用于理解生成一体模型、原生多模态模型的加速算法，开展前瞻性技术探索与研发，为后续基模迭代与产品落地提供核心技术支撑
跟进业界前沿的大模型加速技术，快速迭代并落地创新加速方案，保障多模态生成大模型的工程化落地与商业化竞争力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 腾讯平台资源丰富，接触业界前沿的多模态大模型技术
- 团队技术氛围浓厚，有顶级论文发表和竞赛经验同事
- 算法加速方向需求旺盛，职业前景广阔
- 技术难度高，需要同时掌握算法和工程优化
- 大模型迭代快，需持续跟进最新技术
- 适合有扎实深度学习基础、热爱技术攻坚、希望在AI加速领域深耕的算法工程师
缺点 / 挑战
- 可能面临较大工作压力，追求极致性能
角色解读
- 可向大模型算法专家方向发展，专注加速技术创新
- 可转型为技术负责人，带领团队攻克工程化难题
- 也可向多模态生成模型研发方向拓展，深化AI能力
- 研发多模态生成大模型的加速算法，包括模型蒸馏、剪枝、轻量化设计等技术
- 优化推理延迟和显存占用，确保模型高效部署
- 探索并落地前沿加速技术，为大模型迭代和产品化提供核心支持
- 扎实的深度学习和大模型算法基础
- 熟悉模型加速技术（蒸馏、剪枝、量化等）及底层算子优化
- 掌握大模型 Infra 组件，能独立完成算法实现与调优
申请策略
- 提前了解腾讯混元大模型的技术路线，在面试中展示思考
- 准备一个完整的加速项目案例，从问题分析到方案落地
- 突出大模型相关项目经验，特别是加速方向的实际成果
- 展示底层算子开发或优化经历，如CUDA编程
- 如有顶会论文或ACM/NOIP竞赛经历，务必重点列出
- 深入学习模型压缩与加速经典论文
- 练习CUDA和TensorRT等推理优化工具
- 关注多模态生成大模型最新进展
面试指南
- 从问题建模、方案设计、实验验证、结果分析四步阐述
- 结合实际项目，用数据说明效果
- 对比不同方法的优劣，体现技术深度
- 模型蒸馏中你如何选择教师模型和学生模型？
- 剪枝时如何平衡精度和推理速度？
- 在KV Cache压缩中，你如何保证生成质量？
- 描述一个你优化的算子，具体性能提升多少？
- 如何设计轻量化Transformer结构？
职位点评
76
综合评分
腾讯大模型加速岗位，薪资优厚，技术前沿，但工作地点现场且WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
最适重视技术成长、追求前沿挑战的求职者，对WLB要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展95
工作生活40
使命价值70
薪资福利
85较高
腾讯薪资在行业具有竞争力，且大厂福利完善，但未明确薪资范围，故分值较高但未满。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展
95较高
该岗位聚焦前沿AI技术，涉及多模态大模型加速，技术成长空间极大，且有团队支持。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态大模型、模型蒸馏、模型剪枝、KV Cache压缩、算子优化、Transformer
业务类型profit_center
工作生活
40较低
仅现场办公，且大模型加速方向通常工作强度大，WLB信号不足。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
多模态大模型技术推动AI发展，具有一定社会影响力，但商业导向为主。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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