部门介绍
ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 Data AML是字节跳动的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。
- 负责机器学习系统资源调度的设计和开发，支持火山方舟和机器学习平台的产品业务；
- 负责多机房、多集群环境下的，各种异构计算（GPU、CPU、其他异构硬件）、存储（各种云存储）、网络（VPC、RDMA）等资源的最优化编排调度，在严格的多租隔离环境下，支持各种离线训练、在线推理等负载场景的调度需求，并实现整体资源的合理化、最大化利用。
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
- 2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；
- 熟练掌握Linux环境下的Go/Java/Python等1至2种以上语言；
- 具备扎实的计算机科学功底和编程能力，熟悉常见算法和数据结构，具有良好的编程习惯；
- 熟悉至少一种主流的机器学习框架（TensorFlow/PyTorch或其他自研框架）；
- 熟悉Kubernetes架构和生态，熟悉Docker/Containerd/Kata等容器技术，有丰富的云原生机器学习系统实践和开发经验；
- 掌握分布式系统原理，参与过大规模分布式系统的设计、开发和维护。 加分项
- 有大规模集群在离线资源调度相关工作的实践经验，对K8s/Volcano/Yarn/Mesos等一到多个开源项目的调度实现有源码级的深入理解，熟悉容器化、轻量级虚拟机等相关技术；
- 熟悉常见调度算法，对多租户Quota治理、抢占、弹性、碎片、潮汐、混部、QoS等一到多个调度问题有深入理解和实践经验，具备较强的解决复杂问题的分析和建模能力，有GPU相关调度经验；
- 有以下某一方向领域的经验：CUDA，RDMA，AI Infrastructure，HW/SW Co-Design，High Performance Computing，ML Hardware Architecture（GPU，Accelerators，Networking），ML for System，Distributed Storage。
