快手大模型调度研发工程师

1.参与腾讯太极统一GPU调度平台开发，负责万卡GPU集群配额管理、任务排队、弹性任务、跨集群等功能和性能优化； 2.优化异构AI芯片在多种任务作业之间的全局最优匹配，实现全局最佳利用率； 3.支持腾讯混元大模型、广告、视频号等众多业务场景的离线、在线GPU作业，保障平台高性能高稳定运行。

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。

-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

1.负责多模态内容理解、多模态生成等算法技术在视频剪辑、多模态理解和生成业务上的落地工作：； 2.参与图像、视频、语音等多模态内容理解及生成相关算法的工程化落地； 3.参与多模态业务核心功能设计、开发及维护，包括但不限于服务性能调优、技术难点攻坚、指标自动化监控、异构大模型调度等； 4.参与维护后台服务，保证线上稳定性，以及搭建自动化分析系统，提升工程效率； 5.参与新技术调研以及探索，以及项目特定方向的重点、难点开发工作。