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混元大模型基础设施规划和运营工程师/专家（深圳/北京）
混元大模型基础设施规划和运营工程师/专家（深圳/北京）
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公云计算
云计算
云计算架构
数据中心运维
自动化运维
资源调度优化
跨团队协作
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
前沿大模型基建岗、薪酬福利优厚、技术成长空间大，工作节奏偏快
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5.5万
比云计算中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2130 个在招 · 其中云计算 10 个
市场机会
选择适中
深圳 · 云计算 · 17 个在招
职位详情
关于这个职位
负责腾讯混元大模型从研发到生产的全链路硬件资源规划与运营，深入理解大模型训练场景的算力需求，提前布局GPU/CPU/存储等资源，优化资源分配与机房建设方案，并建立跨团队协作机制以保障业务高效稳定运行
最低要求
本科及以上学历，计算机、通信、电子、网络工程等相关专业，3年以上大规模云基础设施、自建机房或基础设施资源管理经验
具备扎实的基础设施底层知识，熟悉机房、网络带宽、存储、服务器（CPU/GPU/内存），能独立解决带宽不足、专线缺失、内存瓶颈等问题
理解大模型业务需求，熟悉预训练、后训练、数据打标等场景对GPU、CPU、内存、带宽、存储的具体要求
具备优秀的跨团队沟通与协调能力，能作为核心Owner拉通业务团队与运管团队，推动复杂问题闭环
具备较强的技术抽象与规划能力，能提前识别资源瓶颈并制定前瞻性方案
责任心强，项目推进能力好，能与PM高效协作，在团队规模精简的情况下独立承担核心工作
工作职责
负责混元大模型从研发到生产所需的硬件需求和使用规划，作为业务需求团队核心Owner，推动基础设施资源前瞻布局、需求转化与问题闭环
基础设施资源前置规划：负责GPU、CPU、内存、带宽、存储等资源规划，提前半年至一年进行硬件筹备与布局，避免资源瓶颈影响业务
业务需求到基础设施指标转化：深入理解预训练、后训练、数据打标等场景对算力、内存、带宽、存储的要求，准确抽象为基础设施指标并推动落地
现有资源分配与利用优化：解决带宽不足、专线缺失、内存瓶颈、CPU算力不足等问题，提出技术方案并推动解决，持续提升资源使用效率
机房建设与底层方案评审：参与机房建设、带宽规划、存储方案、服务器选型等设计与评审，并与运管团队对齐底层硬件需求
跨团队拉通与机制建设：建立业务需求到基础设施指标的转化机制，减少沟通断层，确保需求准确传递并推动复杂问题闭环
优先资格
有服务大模型训练经验者优先
有大规模云资源调度、自建机房或大型存储团队经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度参与头部互联网大厂核心AI基础设施建设，技术栈前沿且资源投入充足
- 接触大规模GPU集群与数据中心级硬件规划，极具行业竞争力
- 完善的培训体系与扁平化管理提供广阔成长空间
- 大模型算力需求迭代极快，需持续跟进最新硬件规格与能效标准
- 跨部门沟通成本高，需具备极强的项目推进与抗压能力
- 适合具备扎实硬件与云平台基础、喜欢系统性规划且擅长跨团队协同的技术人才
缺点 / 挑战
- 需同时兼顾业务紧迫性与硬件采购长周期，资源协调压力较大
角色解读
- 可向首席基础设施架构师或技术运营专家方向发展
- 积累大模型算力规划经验后，可拓展至AI基础设施战略规划或技术管理岗位
- 负责混元大模型全生命周期硬件资源规划，将业务算力需求转化为具体基础设施指标
- 主导GPU/CPU/存储等资源的提前布局与动态优化，保障训练与推理任务稳定运行
- 参与数据中心建设评审与底层方案设计，解决带宽、内存等性能瓶颈
- 精通服务器硬件、网络带宽、存储系统及数据中心底层架构
- 熟练掌握大规模云资源调度策略与自动化运维工具
- 具备优秀的大模型训练场景理解力与跨团队技术沟通能力
申请策略
- 准备详细的项目案例说明如何平衡业务需求与硬件限制
- 面试前研究腾讯混元大模型的技术路线与公开基础设施资料
- 突出大规模基础设施规划或数据中心运维的实际项目经验
- 量化展示资源利用率提升、成本降低或故障率下降的具体成果
- 强调与大模型/AI训练场景结合的硬件适配经验
- 补充学习主流大模型训练框架的硬件依赖特性
- 掌握Python/Go等脚本语言以提升自动化运维与资源调度能力
- 了解最新一代GPU架构与高速互联技术（如NVLink/RoCE）
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答，重点突出需求分析逻辑、数据驱动决策过程、跨部门协同策略及最终量化结果
- 针对技术难题，先阐述原理与备选方案，再说明权衡取舍的依据
- 强调在资源受限条件下如何通过架构优化或流程改进达成目标
- 请分享一次你主导的大规模硬件资源规划或扩容项目，你是如何评估需求并规避风险的？
- 面对大模型训练突发的高并发算力需求，你会如何快速调整资源分配策略？
- 如何设计一套机制来准确将业务团队的模糊需求转化为可执行的基础设施指标？
- 在预算有限或供应链紧张的情况下，你会采取哪些技术方案保障业务连续性？
- 复习数据中心网络拓扑、存储IO原理及服务器硬件参数
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
腾讯作为头部上市企业，薪酬福利体系完善且处于市场中上水平，能提供稳定的收入预期与全面的保障。
薪资信号偏高 (4.0千–7.0万/月)
成长发展
90较高
岗位直接对接大模型核心基础设施，技术栈前沿且业务价值高，能提供深度的技术成长与清晰的晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GPU/CPU资源规划、大模型预训练/后训练、数据中心架构、云资源调度
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂节奏较快，基础设施岗需保障业务稳定性，可能面临突发故障响应与高强度项目推进，但公司通常提供弹性工时与通勤便利。
工作模式未明确
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
75中等
投身于国内领先的大模型基础设施建设，对推动人工智能技术落地与产业升级具有显著的正向社会影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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