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大模型训练调度专家-Seed

字节跳动

  • 杭州
  • 机器学习

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部门介绍

字节跳动Seed团队成立于2023年,致力于寻找通用智能的新方法,追求智能上限,为科技和社会发展作出贡献。 Seed团队在AI领域拥有长期愿景与决心,团队研究方向涵盖MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前,团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力,支持豆包、即梦、TRAE等超过50个应用场景,并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示,豆包App用户量在中国市场排名第一,豆包大模型日均Token调用量行业领先。

  1. 负责机器学习系统资源调度的设计和开发,服务于各方向场景(NLP/CV/Speech等)的模型训练、模型评估和模型推理;
  2. 负责多种异构资源(GPU、CPU、其他异构硬件)的最优化编排,实现稳定资源、潮汐资源、混布资源、多云资源的合理化使用;
  3. 负责通过技术手段实现计算资源、RDMA高速网络资源、存储资源的最优调度,充分发挥大规模分布式集群的计算能力;
  4. 负责多机房、多地域、多云场景的在离线任务/服务调度,实现负载的合理化分布;
  5. 负责资源的复用和利用率的提升,更好的利用大模型场景中的预训练、后训练、离线推理、评估等任务的特性,优化排队、优先级、抢占等逻辑,提升集群利用率。

岗位职责

招聘官网暂未提供完整岗位职责,请前往官网核实。

职位要求

  1. 熟练掌握Linux环境下的Go/Python/Shell等1至2种以上语言;
  2. 熟悉Kubernetes架构和生态,熟悉Docker/Containerd/Kata/Podman等容器技术,有丰富的机器学习系统实践和开发经验;
  3. 掌握分布式系统原理,参与过分布式系统的设计、开发和维护;
  4. 有优秀的逻辑分析能力,能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分;
  5. 有强烈的工作责任心,较好的学习能力、沟通能力和自驱力,能够快速的响应和行动;
  6. 有良好的工作文档习惯,及时按要求撰写更新工作流程及技术文档。 加分项:
  7. 熟悉至少一种主流的机器学习框架,如PyTorch/Megatron-LM等;
  8. 熟悉ray框架或其他强化学习相关计算框架;
  9. 有以下某一方向领域的经验:数据驱动的机器学习系统、AI任务容错、高性能计算/RDMA网络/存储、操作系统内核、GPU硬件驱动等;
  10. 在计算机系统网络顶会OSDI/SOSP/NSDI/ATC/EuroSys上有文章发表经验。

有些机会,只在官网短暂出现

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