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公有云机器学习系统调度研发工程师 - 火山方舟

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部门介绍

火山方舟是火山引擎推出的一站式大模型服务平台,是中国大模型市场产品和份额领跑者。平台提供模型推理、评测、精调等全流程服务。方舟搭载了豆包及业界主流大模型,提供丰富的插件生态和AI应用开发服务,并通过稳定可靠的安全互信方案、专业的算法技术服务,全方位保障企业级AI应用落地。

  1. 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;
  2. 负责多机房、多集群环境下各种异构计算(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

  1. 2027届获得本科及以上学历,计算机、软件工程等相关专业优先;
  2. 熟练掌握Linux环境下的Go/Java/Python等1至2种以上语言;
  3. 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;
  4. 熟悉至少一种主流的机器学习框架(TensorFlow/PyTorch或其他自研框架);
  5. 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;
  6. 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。 加分项
  7. 有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;
  8. 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;
  9. 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。

有些机会,只在官网短暂出现

真正值得关注的岗位,常常只在企业官网短暂开放,可能两三天后就下线,也未必会同步到综合招聘平台。没有持续关注,你甚至不会知道它曾经出现。职先机持续聚合并核验官网岗位,帮你抓住职场先机,快人一步。

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