薪酬概览
平均月薪
¥29800
中位数 ¥30000 ｜ 区间 ¥22000 - ¥37600
数据来源：样本数量过少，仅供参考；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
44.4% 人群薪酬落在 15-30k
三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1：工作年限
影响薪资的核心维度2：学历背景
市场需求
6月新增岗位
5
对比上月：岗位减少0
数据由各大平台公开数据统计分析而来，仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 应届 | 2 | 50% |
| 不限经验 | 2 | 50% |
热招职位
Technology Platform-游戏机器学习研究工程师
1.负责机器学习/AI在游戏研发过程的应用落地；
2.结合计算机图形学知识，参与建模、渲染、动画、特效、UI、物理、AIGC等相关工作；
3.与策划、美术、运营、程序等同学做需求沟通；
4.跟进行业AI新技术、图形学前沿应用，落地到游戏项目实际业务中。
1.负责太极机器学习平台产品规划：聚焦平台内机器学习场景下数据处理、模型训练、服务部署等核心环节，了解传统机器学习、大模型等训练框架、推理框架，能主导产品方案设计，了解行业情况；
2.联动多技术团队推进平台落地：协同算法团队、工程团队（框架,算力，调度）、数据团队等，对齐跨团队需求与目标，解决研发过程中的协作问题，保障平台功能及基模训练任务按时高质量交付；
3.驱动平台迭代与体验优化：收集平台内算法、研发团队的使用反馈，结合机器学习技术趋势，制定平台迭代 roadmap，持续优化产品功能，强化太极平台的核心竞争力。
1、计算机科学、软件工程、机器学习或相关领域的本科及以上学历，硕士或博士优先；
2、掌握pytorch的使用，对训练流程中主要模块的细节有研究；
3、对常见模型训练优化有了解, 例如训练加速和显存优化技术。对推理框架vllm & sglang的技术细节有了解；
4、具有扎实的编程能力且具有一定的算法理论基础，精通Python；
5、乐于探索前沿新技术并在实际场景中落地。
【加分项】
1、对常见机器学习平台的使用有了解；
2、理解深度学习原理和分布式训练框架（如deepseed & megatron & fsdp）；；
3、有参与过LLM & VLM的预训练或者微调, 了解模型的训练评估细节以及模型结构设计
4、有参与过端侧模型部署或者服务端模型部署, 有推理框架开发经验或者算子优化经验。
微信-机器学习基础设施开发工程师（存储/向量检索/参数服务器）-系统架构方向
技术架构团队缔造了微信后台的第一行代码，目前已成为集应用开发和基础研究于一身的重要部门。该团队创立了 WXG 内部开发者每日使用的 ABC（AI、BigData、Cloud）平台，其中包括 AI 应用平台、BigData 平台和 Cloud 平台。AI 应用平台承担了各项 AI 技术在具体业务中的落地功能，支持每分钟数千万次的调用。BigData 平台负责大数据分析和挖掘功能，每天支持上百万次的任务运行。Cloud 平台则负责计算和存储资源的调度功能，为庞大的在线服务系统以及 AI 和 BigData 的训练和推理任务提供支持。此外，该团队还负责微信消息系统、音视频通话、朋友圈、视频号和直播等基础功能支撑，为超过 10 亿用户的日常使用提供强有力的支持。
技术架构团队不仅负责应用开发，还致力于基础研究。该团队在 CV、ASR 和 NLP 等领域的 AI 算法预研方面表现突出，并成功将这些技术应用于实际业务。团队的研究成果被广泛运用于微信产品，提升了用户体验和产品竞争力。此外，该团队还积极参与学术交流和开源社区，持续推动着人工智能领域的发展。
1.负责腾讯混元机器学习平台的设计与开发，包括：性能优化，持续提升训练性能，包括多机多卡大规模训练优化，数据交换优化等；
2.深入理解跟踪业界AIGC动态，优化平台技术方案，提升平台易用性，降低大模型研发门槛，不断推进平台的LLMOps能力升级；
3.积极追踪业内AI动态，优化内部技术方案，改进产品性能，不断推进AI架构升级。
1. 测试效能提升：借助大模型、AI Agent等技术或工具，对自动化功能测试、接口测试、性能测试等测试环节进行效能分析与优 化，设计并落地可量化的提效方案。
2.Al测试工具/Agent研发：设计、开发面向测试场景的 Al Agent或辅助工具，覆盖用例生成、测试数据构造、结果智能分析、缺 陷定位等关键环节。
3. 测试体系建设：参与测试策略制定及质量保障体系建设，推动 AI能力与现有测试流程（CI/CD、回归、冒烟、全链路测等）深 度融合。
4. 跨团队协作：与研发、运维、产品团队紧密配合，推动AI驱动的质量左移与右移，持续提升交付质量与效率。
5.技术探索与赋能：跟踪 AI+测试领域前沿技术，沉淀最佳实践并在团队内推广。
任职要求
1.学历与经验：本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业，3年以上测试开发或质量工程经验。
2. 测试基础： • 扎实的软件测试理论基础，熟悉黑盒/白盒测试方法，能独立设计高质量测试方案。 • 精通至少一种自动化测试框架。
1.运用主流前端框架（类库）快速实现业务开发，高效完成版本迭代；
2.参与前端工具库建设，并不断优化完善；
3.参与前端前沿技术的研究和可行性分析；
4.关注用户体验，持续改进产品（服务）的易用性；
一、安全体系架构规划与设计 负责公司整体信息安全、网络安全、数据安全架构的顶层设计、迭代优化与落地规划，结合业务系统研发、IT 基础设施建设、数字化项目落地全流程，输出适配企业发展的安全架构整体方案、技术规范与落地标准，保障安全架构的前瞻性、稳定性与可扩展性。 二、网络安全体系融入系统设计 深度参与企业网络架构、业务系统、生产网络的规划与设计评审，针对网络边界、传输链路、服务器集群、终端接入、访问权限等场景，制定网络安全防护架构，包含防火墙策略、零信任架构、内网隔离、流量监控、入侵防御、抗攻击等安全设计，从架构层面规避网络渗透、越权访问、网络攻击、链路泄露等风险。 三、数据安全与数据保护架构落地 统筹企业全生命周期数据安全架构设计，覆盖数据采集、传输、存储、使用、共享、销毁全流程。结合国家及行业合规要求，设计数据分类分级、数据脱敏、数据加密、权限管控、数据防泄露、数据备份恢复、审计追溯等安全架构方案，将数据保护能力内嵌至业务系统、数据库、数据中台、数据接口的设计与开发环节，保障核心业务数据、用户数据、敏感数据合规安全。
1.大模型在医疗领域的应用研究，涵盖AI诊疗（如诊断辅助、基于多组学个性化用药方案生成）等方向，推动AI技术在临床决策支持、健康管理中的落地。
2.参与端到端的算法任务设计、模型训练和优化，确保模型在医疗场景中的高精度、高可靠性。
3.与医疗专家、数据科学家和工程师紧密合作，将前沿AI技术转化为实际解决方案，解决医疗行业痛点。
4.探索大模型在医疗AI的前沿应用，以支持持续的技术迭代和产品创新。
1、客户拓展与关系管理： 维护与集团内客户，重点为医疗健康客户（健康险、好医生、北大医疗等）的合作关系，深入了解客户业务战略和重点工作领域；作为科技公司窗口，与客户方协作形成整体合作地图，支持客户制定年度科技预算，推动重点事项立项，建设和运行双方高层沟通机制，建立长期稳定的合作粘性；
2、商机挖掘与方案设计： 负责科技公司重点产品在集团内医疗健康客户的横向拓展与纵向深化；深入挖掘医疗、健康、保险场景下客户需求，物色标杆场景推动新产品破零，协同产品方团队制定针对性综合解决方案，推动商机转化和合同签订；
3、合作项目全流程管理： 跟进与医疗健康客户方重点合作事项全流程，包括需求对接、方案制定、商务谈判、合同签署及回款跟进，作为项目牵头方保障项目按期交付和回款达成，持续挖掘客户增购与续费机会。
4、跨部门协同与客户满意度提升： 协同产品、运营、技术等跨部门团队，保障对医疗健康客户的高质量交付，解决合作过程中的各类问题，持续提升客户满意度。
1. 负责大语言模型及多模态模型的推理服务部署、性能优化和稳定性保障。
2. 基于 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 等框架，建设和优化推理服务能力。
3. 跟踪推理加速前沿技术，推动量化、长上下文优化、PD 分离等能力落地。
1、负责产能的中长期规划，中短期产能供需管理，排产制定，排产达成负责；
2、根据产品规划的路标，产品研发进度，物料供应情况，组织制定产能资源的中长短期规划；
3、平衡客户需求、产能利用率和物料齐套，制定可执行的DPS排产计划，支撑产品交付；
4、负责在满足客户需求前提下，加快在制存货周转，提升存货运营水平。
1、负责信用卡获客展业工具平台建设，为一线队伍提供高效赋能支持，工作内容包括平台规划、业务支持、日常运营维护等。
2、负责规划和管理客户办卡流程和前线展业等需求，协调关联部门资源支持，推动技术开发团队高效高质量上线需求。
3、深入调研用户使用反馈，持续优化平台功能与交互体验，定期跟踪平台使用效果与管理成效。
4、主动深入业务场景，挖掘一线队伍在展业中的痛点问题，并能针对性提出解决方案。