Job Description
微信输入法-大模型后台开发工程师 北京 分享 1.核心系统开发： 深度参与输入法核心业务逻辑的设计与研发，攻坚异构模型调度、高性能检索、多模态数据处理等技术难点；
2.高可用保障： 构建并维护具备高容错能力的分布式后端架构，完善全链路监控、自动化全量/灰度发布及故障自愈机制；
3.大模型推理加速： 负责微信输入法大模型（LLM）的后端服务部署，针对模型推理的端到端时延（Latency）、系统吞吐量（Throughput）及服务稳定性进行极致优化；
4.工程效率提升： 研发自动化数据分析系统与中台工具，通过工程化手段提升策略迭代与模型部署的效率；
5.前沿技术预研： 参与新技术调研以及探索，以及项目特定方向的重点、难点开发工作。 岗位要求 1.基础扎实： 本科及以上学历，计算机相关专业，具备深厚的算法、数据结构及操作系统底蕴；
2.工程实战： 1 年及以上工业级项目开发经验，精通 C++ 或 Go（有高性能并发编程经验者优先），熟悉 Python 脚本语言；
3.技术广度： 熟悉 Linux 环境下的系统开发，掌握常见的后端架构方案（如 RPC 框架、消息队列、分布式存储等），具备扎实的数据分析能力；
4.加分项（AI 经验）： 具有 TensorRT / ONNX Runtime / vLLM 等推理框架的使用经验，或具备大模型量化、算子优化、模型加速等实际落地经验者优先；
5.综合素养： 追求优雅的代码设计，具备良好的文档习惯、严谨的单测意识及版本管理能力（Git）；沟通高效，面对复杂技术挑战有强烈的攻坚意愿和责任心。
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收藏 WXG 点击了解更多BG信息 技术 两年以上工作经验 更新于年06月24日 岗位职责2.高可用保障： 构建并维护具备高容错能力的分布式后端架构，完善全链路监控、自动化全量/灰度发布及故障自愈机制；
3.大模型推理加速： 负责微信输入法大模型（LLM）的后端服务部署，针对模型推理的端到端时延（Latency）、系统吞吐量（Throughput）及服务稳定性进行极致优化；
4.工程效率提升： 研发自动化数据分析系统与中台工具，通过工程化手段提升策略迭代与模型部署的效率；
5.前沿技术预研： 参与新技术调研以及探索，以及项目特定方向的重点、难点开发工作。
2.工程实战： 1 年及以上工业级项目开发经验，精通 C++ 或 Go（有高性能并发编程经验者优先），熟悉 Python 脚本语言；
3.技术广度： 熟悉 Linux 环境下的系统开发，掌握常见的后端架构方案（如 RPC 框架、消息队列、分布式存储等），具备扎实的数据分析能力；
4.加分项（AI 经验）： 具有 TensorRT / ONNX Runtime / vLLM 等推理框架的使用经验，或具备大模型量化、算子优化、模型加速等实际落地经验者优先；
5.综合素养： 追求优雅的代码设计，具备良好的文档习惯、严谨的单测意识及版本管理能力（Git）；沟通高效，面对复杂技术挑战有强烈的攻坚意愿和责任心。
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- Location Beijing, Beijing
- Job Type Full-time
- Category Other-General
- Posted Date July 05, 2026
- Application Deadline August 14, 2026