百度算力网络计算虚拟化研发工程师（J93535）
任职要求
-本科及以上学历，具备扎实的计算机理论基础，如数据结构、算法、计算机组成原理等 -至少 2 年GPU 服务器 / 云计算领域相关工作经验，熟悉 Linux 系统架构（如内核调度、内存管理、IO 模型）及性能优化方法 -有弹性裸金属服务器开发经验（如硬件适配、启动流程优化、资源调度）者优先；熟练掌握 Legacy/UEFI 启动流程、PXE 网络引导等服务器底层技术原理，能独立解决硬件启动或部署相关问题 -深入理解计算机体系结构（CPU/GPU 缓存、总线、IO 虚拟化等）、操作系统原理（进程 / 线程调度、内存管理、文件系统）及虚拟化技术 -深入掌握计算虚拟化核心技术，如 QEMU（设备模拟、虚拟机生命周期管理）、Libvirt（虚拟化资源调度与管理）的原理与实践 -熟悉 GPU 硬件特性与工作机制，了解主流 GPU 型号的技…
工作职责
-负责 GPU 场景下弹性裸金属服务器与弹性云主机的架构设计、核心模块开发及性能优化工作，保障服务的稳定性、可扩展性与算力效率 -研究并落地最新硬件加速技术（如 GPU 虚拟化增强、硬件卸载等），针对性提升 GPU 的计算能力、资源利用率及能效比 -参与 GPU 平台的整体设计与开发，定义 GPU 算力与平台组件（如存储、网络、调度系统）的集成方案，确保端到端算力交付效率 -跟踪 GPU 及云计算领域的技术趋势，输出技术调研报告，为平台技术选型与架构迭代提供决策支撑 -协同产品、测试、运维团队建立高效协作流程，覆盖需求评审、方案设计、开发联调、测试验证、上线运维全流程，推动产品按期高质量上线
1、参与快手大规模深度学习推理框架的研发与优化，保障在线系统的高可用/高并发，为快手搜索数亿用户提供高效稳定的算力输出； 2、负责快手搜索模型推理优化工作，优化模型推理性能，高吞吐低延时支撑模型推理服务； 3、 支持大模型在搜索场景落地的相关模型优化，包括不局限于AI检索，Query改写等。
负责快手搜索系统的业务引擎架构方向，面向短视频、电商、本地、搜索增长等多业务场景构建大规模业务引擎，支持算法业务的高效迭代。具体职责包括： 1、构建面向各个搜索业务的全链路业务引擎模块，包括策略服务、统一特征服务，排序服务等，支持算法和产运的迭代需求； 2、构建面向在线引擎的全图化引擎架构，提升全链路算法迭代效率和系统优化效率； 3、构建在线混部，动态算力等技术在高可用基础上提升在线引擎算力供给； 4、探索AI智能搜索、AI对话等新业务，探索大模型在搜索的应用落地。
我们是蚂蚁网络基础设施团队，为蚂蚁提供稳定高效的网络连接服务。我们致力于研发和建设一流的网络基础设施，通过技术驱动来不断优化通算和智算业务连接成本、性能和稳定性。 ● 负责蚂蚁AIDC网络架构设计、演进以及交换机或网卡协议栈等研发优化落地 ● 通过算法-框架-工程协同实现成本和性能全局最优
团队介绍： 高德地图机器学习研发部是公司AI核心技术引擎，聚焦多模态大模型、视频生成与理解、图像编辑与生成等前沿领域。团队深耕人工智能技术落地，支撑亿级用户产品，同时长期投入前沿探索，在NeurIPS/ICLR/CVPR/ACL等顶会发表多篇论文，多项成果入选“最有影响力论文”榜单。我们拥有海量数据与算力资源，鼓励创新突破，诚邀你与顶尖算法专家并肩，共同定义AI的未来！如果你渴望挑战多模态与生成式AI的技术巅峰，在视频、图像、大模型的交叉领域实现突破，欢迎加入我们！团队的github页面是：https://github.com/AMAP-ML/ 我们提供 • 参与亿级用户产品的AI核心算法研发，见证技术直接赋能业务； • 与学术大牛和工业界专家共事，持续提升技术视野； • 顶配算力资源+开放创新氛围，支持前沿探索与顶会论文发表。 具体职责包括但不限于： 1. 视频生成：负责视频生成技术的前沿技术的研究，对AIGC的diffusion和auto-regressive技术有深入了解，在T2I/AIGCT2V/I2V上面有一定的研究，图文对齐，长视频生成等有一定的研究，做好视频生成在高德业务（广告，POI详情页等）中的进行落地。 2. 视频理解：能够使用和优化多模态大模型对用户上传的视频进行质量理解，标签，densecaption，视频summary等生成，作用到视频的搜索，广告，推荐等业务的落地。 3. 世界模型： 参与世界模型的构建，能够使用最新的视频生成技术，3D技术等构建符合人类物理规律的统一的世界模型，在高德的业务进行落地。 4. 紧跟技术前沿和技术沉淀，形成顶会论文和专利。