腾讯异构计算研发工程师-广告模型平台

阿里云持续推进AI技术深化战略布局，围绕AI 和云计算的基础设施建设、AI基础模型平台、企业级AI应用方向构建核心场景。为此，我们正积极招募优秀人才： 负责云计算和大数据基础技术研发，包括不限于以下方向： 1、云基础设施技术，包括研发面向百万级服务器的网络（如RDMA、可编程芯片）、服务器（如异构计算）、数据中心，以及构建超大规模的基础设施智能化运维体系（如AIOps）； 2、虚拟化技术，包括XEN、KVM等开源技术的改进，以及也包括我们自研的SDN、VPC等网络虚拟化、存储虚拟化技术，还包括Docker等轻量级的容器方案； 3、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis、HBase等开源数据库内核的改进； 4、包含单集群上万个节点，多地多集群的超大规模分布式存储系统(文件系统，KVstore，BigTable等等）、分布式计算系（MapReduce，DAG，MPI并行计算、Batch、类Hive/spark的计算系统包括离线，分布式开发语言，分布式开发IDE，查询优化，流式实时计算，图计算，MPP等等）、弹性分布式资源管理和调度（海量多维度的多目标的调度系统，多个资源维度资源隔离技术等等）、机器学习平台（包括Paratemter Server，深度学习，逻辑回归等等）、异构等新型硬件上计算（包括CPU，GPU，FPGA，RDMA等等）； 5、大数据在线引擎体系的目标是集广告、搜索、推荐的投放三位于一体，在近百毫秒周期内，从服务端跨越至移动端上智能，支撑总体近TB级的模型，完成知识推理向量匹配等各种召回，以及其它深度学习的排序和预测算法，参与计算的数十亿商品保持实时更新，支持数百位算法工程师面向众多场景展开测试，在算子流图化的抽象之下，引擎内的模型和数据可随时调整布局满足迭代所需； 6、参与大规模高并发场景下的开发者工具如IDE、SDK、CLI的开发工作，toB相关认证、权限、审计平台合规等相关工具平台的研发工作。

AML是字节跳动公司的机器学习中台，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。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 1、负责火山引擎机器学习训练和推理框架的研发和性能优化，支撑火山引擎机器学习平台和方舟大模型平台的相关需求和架构迭代； 2、负责解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关； 3、覆盖机器学习系统多个子方向领域的工作，包括：资源调度、任务编排、模型训练、模型推理、模型管理、数据集管理、工作流编排、ML for System等； 4、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入，比如：最新硬件架构、异构计算系统、GPU 优化技术的引入落地； 5、研究基于机器学习方法，实现对集群/服务资源使用情况的分析和优化。

AML是字节跳动公司的机器学习中台，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。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 1、负责火山引擎机器学习训练和推理框架的研发和性能优化，支撑火山引擎机器学习平台和方舟大模型平台的相关需求和架构迭代； 2、负责解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关； 3、覆盖机器学习系统多个子方向领域的工作，包括：资源调度、任务编排、模型训练、模型推理、模型管理、数据集管理、工作流编排、ML for System等； 4、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入，比如：最新硬件架构、异构计算系统、GPU 优化技术的引入落地； 5、研究基于机器学习方法，实现对集群/服务资源使用情况的分析和优化。

1、 研发业界领先的分布式深度学习训练框架，提供面向大规模稀疏数据的解决方案，服务于快手内部所有推荐类业务场景，包括 短视频、海外、广告、电商、直播等； 2、 多样的业务形态和庞大的业务规模 使得 框架的开发与优化 极富挑战性：万量级 GPU 卡，千亿量级样本，万亿量级参数，PB 量级训练数据； 3、工作内容包括但不限于： （1）参数服务器； （2）多机多卡分布式； （3）网络通信优化（以太网，RDMA)； （4）GPU 优化（Kernel 优化，编译优化 等）； （5）框架原生化（Tensorflow，PyTorch）。