快手机器学习平台工程师-算法引擎部
任职要求
1. 具有Golang/Java/C++等至少一种高级语言开发经验； 2. 熟悉Kubernetes工作原理，熟悉调度器、资源扩展机制、容器运行时，有Kubernetes开发和维护经验； 3. 有机器学习平台研发经验, 有大规模训练任务和推理服务的编排、在离线混部及资源调度…
工作职责
1. 参与设计与研发快手公司级机器学习平台，赋能深度学习及大模型等核心AI的模型迭代； 2. 打造业界领先的机器学习自动化架构，支持模型开发、评估、部署、监控全链路智能闭环，集成模型版本控制、元数据管理等功能，支撑模型全生命周期管理，驱动核心业务指标持续突破； 3. 构建大模型分布式推理编排系统，实现多机角色调度，支持千亿级参数模型的分布式训练与推理任务拆分及协同计算； 4. 深度参与云原生AI基础设施的技术演进，研发包括：面向AI负载的预测式弹性伸缩系统，GPU资源调度与混部，高性能存储加速引擎等方向，持续推动云原生与AI技术的深度融合创新。
1、参与设计与研发快手服务亿级用户的端到端机器学习平台，构建高性能、分布式、可扩展的AI数据计算/存储引擎，通过数据驱动模型生产，支撑包括推荐、广告、搜索、大模型等核心AI算法业务的高效迭代； 2、打造业界领先的AI数据引擎，包括高性能实时/离线分布式计算系统、流批一体化的AI数据湖存储系统、SQL化DSL描述的下一代数据处理平台，为百万核规模、EB级数据的高效计算、存储、迭代提供易用可靠的基础设施； 3、与算法工程师、研究员团队紧密配合，深刻理解端到端的AI模型研发流程，探索业界前沿的Data4AI技术，负责模型研究中数据工程方案的架构设计、实现、持续迭代和稳定性维护。
1. 为快手打造大模型AI云原生K8s 基础设施建设，具备万卡以上规模的CPU/GPU调度能力，支撑包括 可灵大模型、搜推广 等核心模型的训练与推理调度； 2. 支撑数据、训练、推理等全场景AI负载生命周期管理，构建训推一体的统一调度架构，落地统一的配额和算力管理机制，实现负载高效协同与资源精准管控； 3. 深耕 GPU 调度与性能优化，落地 GPU 拓扑感知、优先级、抢占、QoS 感知等调度能力，支撑万卡级大规模 AI 任务高效运行； 4. 聚焦大模型云原生基础设施建设，负责高性能网络与存储加速、多云部署与调度能力，解决大模型训推理在通信、调度上的关键挑战，持续推动云原生与 AI 技术深度融合与架构创新。
1、设计与搭建服务海外多国家的个性化推荐策略框架，优化性能，提升稳定性和迭代效率； 2、参与大规模分布式推荐策略服务的搭建和优化； 3、参与大规模分布式在线机器学习平台（模型训练和预估）的搭建； 4、参与分布式存储平台（用户画像、分布式索引）的开发。
1、设计与搭建服务海外多国家的个性化推荐策略框架，优化性能，提升稳定性和迭代效率； 2、参与分布式推荐策略服务的搭建和优化； 3、参与分布式在线机器学习平台（模型训练和预估）的搭建； 4、参与分布式存储平台（用户画像、分布式索引）的开发。