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腾讯腾讯云-云网络数据面 SRE 工程师

社招全职5年以上CSIG技术地点:深圳状态:招聘

任职要求


1.本科及以上学历,5年以上相关工作经验,具有大型分布式系统或云计算领域网络运维或SRE相关经验者优先;
2.熟悉TCP/IP协议,了解SDN相关技术,能够定位linux虚拟化环境下网络异常;
3.熟悉主流的网络设备,精通路由协议(ospf,bgp),有大规模网络规划、运维经验优先;
4.精通linuxwindows操作系统,熟练应用awk、sed、grep、strace、tcpdump、gdb等常用命令;
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工作职责


1.负责腾讯云机房网络、VPC和负载均衡等网络产品平台的规划、设计与效能优化,不断提升运维效率;
2.负责分析解决网络问题,形成对应方法论,提升团队技术能力;
3.负责通过技术手段和流程制度提升平台网络可用性;
4.识别业务架构或流程中的低效环节,设计并落地优化方案,推动成本与性能双提升。
包括英文材料
学历+
分布式系统+
TCP/IP+
Linux+
Windows+
AWK+
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社招5年以上CSIG技术

1.负责腾讯云网络控制面的日常运维、需求沟通及架构设计等工作; 2.负责腾讯云网络控制面自动化运维体系的建设,依托运维经验提供有效的建议及支撑; 3.制定并实施系统可靠性提升方案,优化系统架构与部署,增强系统在高并发场景下的可用性和容错能力。

更新于 2025-04-25深圳
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更新于 2026-01-23北京
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社招引擎

大模型具备很强的泛化及理解世界能力,在小红书内的众多生产场景遍地开花,大模型的训练和部署已成为许多算法工程师的日常。在多团队、多业务频繁使用的大规模GPU集群上,如何能够通过高效的GPU调度策略,使大家不仅能丝滑地完成训练及部署任务,同时也能充分激发大规模GPU集群的效能,是行业公认的关键挑战。在这里,你可以聚焦LLM场景,接触到超大规模GPU集群,并使用真实负载数据进行深入分析及技术探索。欢迎加入我们,一起探索领先技术改变世界! 工作职责: 1、负责万卡规模GPU集群效能分析及优化,通过调度策略优化、在离线混部、集群调度、GPU虚拟化、故障快速恢复、存储&网络加速等手段,提升大规模GPU集群的整体使用效率。 2、负责构建面向大模型训练、微调、推理、部署全流程LLMOps,与下游云原生平台深度融合,支撑大模型在公司内各业务生产链路稳定高效地落地。 3、持续关注业界最新的GPU资源调度相关技术动态,探索建设业界领先的资源调度策略及方法,构建下一代大规模AI资源调度系统。

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社招3年以上机器学习平台

【业务介绍】 我们是小红书内稠密类模型(LLM/MLLM/SD/CV/NLP)统一的AI平台QuickSilver,负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源,基于自建的训推引擎,为公司所有AI算法同学迭代业务模型提供端到端一站式AI服务;包括数据管理,模型管理,模型训练、压缩、推理、部署,服务管理,资源调度等一系列能力。 工作职责: 1、负责稠密类模型训练推理开发平台的架构设计和核心功能研发 2、设计和实现大模型训练部署流程,包括模型fine-tuning、推理服务化等 3、构建云原生架构,设计高可用、高性能的微服务体系 4、优化平台性能,提升系统稳定性和可扩展性

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