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百度训练调度研发工程师(J85470)

社招全职ACG地点:上海 | 北京状态:招聘

任职要求


-热爱互联网,对互联网产品和技术有浓厚的兴趣,热衷于追求技术极致与创新
-深刻理解计算机数据结构算法设计,熟悉Go语言
-熟悉云原生技术相关开发,如k8sDocker等
-具备大模型开发平台的相关经验,能够支持平台架构和服务的设计、优化和迭代
-优秀的分析问题和解决问题的能力,勇于解决大模型领域中的技术难题
-强烈的上进心和求知欲,较强的学习能力和沟通能力,具备良好的团队合作精神
具有以下条件者优先:
-计算机领域相关的编程大赛获奖、专业期刊发表文章或者有发明专利等
-有一定项目经验,熟悉软件工程开发流程
-具备大模型、云计算、分布式系统等专业领域的计算机知识和技能

工作职责


-负责百度核心产品功能和架构开发
-负责核心技术算法的研究、实现和优化
-负责前瞻技术的跟踪调研和产品创新
-负责大模型开发工具链的研发
包括英文材料
数据结构+
算法+
C+
C+++
PHP+
Go+
Windows+
Unix+
Linux+
数据挖掘+
机器学习+
GIS+
分布式系统+
Kubernetes+
Docker+
大模型+
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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D13917

1、负责快手大语言/多模态大模型/推荐大模型 机器学习系统资源调度的设计和开发,包括模型训练、模型推理、模型评测; 2、负责计算资源、高速网络资源、存储资源的最优调度算法、 及平台上异构资源(GPU、CPU、其他异构硬件)的最优化编排和精细化配额管理,充分发挥集群的硬件计算能力; 3、负责多AZ、多地域的资源混合部署及联邦调度; 4、探索大模型调度及训推/调度结合的业界前沿课题,在国际顶级会议上发表相关论文。

更新于 2025-07-04
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社招E8104

字节跳动在 2015 年开启构建微服务体系,拥抱 Go 语言社区,自研微服务框架,采用 Kubernetes 和容器作为在线服务运行环境的统一标准。团队负责构建字节跳动内部容器云平台,为字节产品线提供运行基石;以超大容器集群规模整体支撑了字节内部产品线,涵盖:今日头条,抖音,西瓜视频等;同时覆盖了在线,离线,机器学习,推荐/广告/搜索等多种应用场景;在持续多年的快速增长中,积累了丰富的Kubernetes/容器超大规模应用经验,旨在打造覆盖多场景,多地域的千万级容器的大平台。其中,在微服务、流式计算等核心场景,通过在离线混部项目,有效实现 40% 的 CPU 资源节省,天级平均利用率达到 60% 以上。 1、参与混部和统一调度技术方案的架构设计和核心代码开发,通过混部和潮汐资源满足离线大数据/ML训练等场景的资源需求; 2、解决混部和并池场景下,多租户之间的资源协调、弹性出让、性能隔离等技术难题; 3、通过数据与机器学习算法给调度系统提供更加准确和智能的决策,在满足不同类型(在线服务/流批计算/训练推理/存储服务...)工作负载混跑时的 SLO 前提下,尽可能高提升机器利用率; 4、通过数据分析等手段,挖掘多种场景的潜在优化空间; 5、具备良好的沟通协调能力,推进混部技术在多种业务场景落地。

更新于 2022-10-25
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社招3年以上机器学习平台

1、负责模型训练平台核心功能开发和架构设计,包括传统CN/NLP/SD/LLM等多场景支持 2、负责大模型后训练工具平台化建设,包括后预训练、微调、对齐等技术落地 3、设计和实现高性能分布式训练系统,打造端到端训练解决方案 4、优化训练调度和资源管理,提升集群利用率和训练效率 5、开发模型训练监控诊断工具,建设可观测性体系