地平线AI计算技术研究员
任职要求
1、计算机体系结构、微处理器设计、并行计算加速器架构等相关从业经验
2、具备扎实的计算机体系结构基础（如 CPU/GPU 微架构、缓存／内存系统等）
3、熟悉 GPGPU 或其他加速器的产品规格，能够阅读和理解 datasheet、white paper、专利文献
4、有实际测试经验，能构造或使用 …工作职责
1、跟踪分析行业内最领先的 AI 计算产品（如 GPGPU、加速器、AI 芯片、高性能计算平台）的技术动向 2、深入理解产品规格（datasheet、白皮书、技术报告等），并能够结合公开资料（如专利、论文、技术博客）推测其内部微架构设计、功能模块划分、性能瓶颈 3、通过自建或使用已有测试平台／benchmarks 对相关产品或芯片进行性能、功耗、带宽、延迟等指标的测量与验证 4、结合专利和技术文献，提出可能的实现方案并撰写技术洞察报告 5、为公司新产品／技术路线规划提供技术洞察支持，包括市场竞争格局、技术趋势、可行实现路线、技术风险分析 6、与芯片架构团队、系统设计团队、算法团队紧密协作，将洞察转化为可执行的技术建议，并参与技术评审、路线讨论 7、定期整理行业报告、技术白皮书、专利综述、竞品分析，提供有价值的输入
团队介绍：字节跳动基础设施计算团队，专注构建面向大模型与 AI Agent 时代的 AI-Native Infra。我们从算力、系统到平台，围绕“AI 如何高效运行、持续进化、规模化落地”这一核心问题，重构计算基础设施。我们管理着数十万台服务器组成的超大规模集群，构建统一的异构算力调度与云原生运行体系；通过软硬协同与自研框架，持续突破大模型训练与推理的性能瓶颈；并进一步向上，打造企业级 AI Agent Infra，让 Agent 具备身份、权限、记忆、观测与治理能力，真正成为可运行在生产环境中的新型“应用形态”。 从云服务器、容器、函数，到 AI 网关、可观测与弹性体系，我们构建的是一个为 AI 而生、由 AI 驱动进化的基础设施平台，支撑集团核心业务与企业级客户的智能化升级。 如果你希望参与定义 AI 时代的 Infra 范式，而不仅是优化一个模块或服务——欢迎加入我们，一起构建下一代 AI 云原生基础设施。 课题介绍： 随着大语言模型与AI Agent规模化落地，传统云原生基础设施已难以适配AI负载的极致性能与弹性需求。本课题围绕AI基础设施全栈展开系统性研究： 1、网络与可观测：研究大规模AI集群故障智能定位与根因分析，结合时序数据库智能调优，提升集群稳定性； 2、存储系统：研发AI场景专属的Serverless高性能弹性文件系统与存储加速架构，探索DPU软硬件协同优化，突破AI存储性能瓶颈； 3、算力调度：研究GPU/CPU/MEM异构协同调度技术，面向AI Agent构建Serverless异构算力编排系统，解决负载异构、状态依赖等调度难题； 4、向量检索：优化面向大模型应用的向量检索核心技术，打造云原生分布式向量索引引擎，满足超大规模向量检索的低延迟、低成本需求； 5、智能化与Agent架构：探索基于AI Agent工作流的基础设施自动寻优，构建可自主进化的业务Agent框架，通过AI for Infra赋能全栈智能优化； 本课题旨在构建支撑大模型与AI Agent落地的下一代AI原生基础设施，提升资源利用率、降低成本、支撑弹性扩展，推动AI基础设施技术演进。 课题挑战： 1、全栈协同挑战：覆盖多技术领域，需要从端到端视角实现系统性优化，避免单点优化收益不足； 2、性能成本平衡：AI场景对性能提出极致要求，需要在吞吐、延迟、规模与成本之间找到最优平衡点； 3、云原生适配：需要将传统单机技术方案重构为适配云原生分布式架构，解决扩缩容、容错、调度等新问题； 4、AI系统融合：既需要用AI赋能基础设施优化，又需要基础设施原生适配AI负载，深度融合对技术整合要求高； 5、Agent稳定性：自主进化Agent框架需要解决经验学习、知识一致性、持续安全进化等基础问题，工程化难度大； 6、研发生态平衡：需要平衡前沿理论创新与工程落地，兼顾技术突破与现有业务生态适配。 课题价值： 1、构建大模型/RAG 场景的高性能基础设施底座，支撑大规模向量数据高效检索； 2、优化AI业务存储成本结构与运维复杂度； 3、提升异构算力资源配置效率与技术复用性。
团队介绍：字节跳动基础设施计算团队，专注构建面向大模型与 AI Agent 时代的 AI-Native Infra。我们从算力、系统到平台，围绕“AI 如何高效运行、持续进化、规模化落地”这一核心问题，重构计算基础设施。我们管理着数十万台服务器组成的超大规模集群，构建统一的异构算力调度与云原生运行体系；通过软硬协同与自研框架，持续突破大模型训练与推理的性能瓶颈；并进一步向上，打造企业级 AI Agent Infra，让 Agent 具备身份、权限、记忆、观测与治理能力，真正成为可运行在生产环境中的新型“应用形态”。 从云服务器、容器、函数，到 AI 网关、可观测与弹性体系，我们构建的是一个为 AI 而生、由 AI 驱动进化的基础设施平台，支撑集团核心业务与企业级客户的智能化升级。 如果你希望参与定义 AI 时代的 Infra 范式，而不仅是优化一个模块或服务——欢迎加入我们，一起构建下一代 AI 云原生基础设施。 课题介绍： 随着大语言模型与AI Agent规模化落地，传统云原生基础设施已难以适配AI负载的极致性能与弹性需求。本课题围绕AI基础设施全栈展开系统性研究： 1、网络与可观测：研究大规模AI集群故障智能定位与根因分析，结合时序数据库智能调优，提升集群稳定性； 2、存储系统：研发AI场景专属的Serverless高性能弹性文件系统与存储加速架构，探索DPU软硬件协同优化，突破AI存储性能瓶颈； 3、算力调度：研究GPU/CPU/MEM异构协同调度技术，面向AI Agent构建Serverless异构算力编排系统，解决负载异构、状态依赖等调度难题； 4、向量检索：优化面向大模型应用的向量检索核心技术，打造云原生分布式向量索引引擎，满足超大规模向量检索的低延迟、低成本需求； 5、智能化与Agent架构：探索基于AI Agent工作流的基础设施自动寻优，构建可自主进化的业务Agent框架，通过AI for Infra赋能全栈智能优化； 本课题旨在构建支撑大模型与AI Agent落地的下一代AI原生基础设施，提升资源利用率、降低成本、支撑弹性扩展，推动AI基础设施技术演进。 课题挑战： 1、全栈协同挑战：覆盖多技术领域，需要从端到端视角实现系统性优化，避免单点优化收益不足； 2、性能成本平衡：AI场景对性能提出极致要求，需要在吞吐、延迟、规模与成本之间找到最优平衡点； 3、云原生适配：需要将传统单机技术方案重构为适配云原生分布式架构，解决扩缩容、容错、调度等新问题； 4、AI系统融合：既需要用AI赋能基础设施优化，又需要基础设施原生适配AI负载，深度融合对技术整合要求高； 5、Agent稳定性：自主进化Agent框架需要解决经验学习、知识一致性、持续安全进化等基础问题，工程化难度大； 6、研发生态平衡：需要平衡前沿理论创新与工程落地，兼顾技术突破与现有业务生态适配。 课题价值： 1、构建大模型/RAG 场景的高性能基础设施底座，支撑大规模向量数据高效检索； 2、优化AI业务存储成本结构与运维复杂度； 3、提升异构算力资源配置效率与技术复用性。
1. 依据公共云统一架构、OpenAPI规范、软件技术栈以及交付运维体系，负责公共云异构计算产品的研发与交付。深度参与研发流程，确保产品从研发到运维的全生命周期高效管理； 2. 跟踪和了解新的异构计算产品技术和趋势，探索前沿的GPU架构设计与技术，理解业务战略及重点，基于业务需求作出高可用、高可靠、高拓展性的技术架构规划和落地； 3. 联合网络团队共同设计网络互联架构，针对分布式训练和推理业务场景，在软硬件协同及高性能网络方向上寻找性能优化的新途径，构建阿里云加速计算云服务器的核心竞争力； 4. 研发并持续改进系统的稳定性和安全性，制定稳定性策略，寻找并解决产品系统中的潜在风险和瓶颈，覆盖线上疑难杂症问题，提高产品稳定性和性能确保平台的安全可靠运行，并不断提升对外服务质量标准。
1. 依据公共云统一架构、OpenAPI规范、软件技术栈以及交付运维体系，负责公共云异构计算产品的研发与交付。深度参与研发流程，确保产品从研发到运维的全生命周期高效管理； 2. 跟踪和了解新的异构计算产品技术和趋势，探索前沿的GPU架构设计与技术，理解业务战略及重点，基于业务需求作出高可用、高可靠、高拓展性的技术架构规划和落地； 3. 联合网络团队共同设计网络互联架构，针对分布式训练和推理业务场景，在软硬件协同及高性能网络方向上寻找性能优化的新途径，构建阿里云加速计算云服务器的核心竞争力； 4. 研发并持续改进系统的稳定性和安全性，制定稳定性策略，寻找并解决产品系统中的潜在风险和瓶颈，覆盖线上疑难杂症问题，提高产品稳定性和性能确保平台的安全可靠运行，并不断提升对外服务质量标准。