TCL网络工程师-外派波兰
任职要求
所需技能：
一、技术技能
1、网络知识：TCP/IP、BGP、OSPF、SD-WAN、IPSec VPN、MPLS VPN、DNS、DHCP、负载均衡；
2、脚本能力：PowerShell、Bash、Python 自动化脚本编写；
3、硬件操作：Cisco（思科）、Huawei（华为）、HPE Aruba、…工作职责
主要职责： 一、网络管理与配置 1、负责公司网络架构（包括广域网、局域网、数据中心网络、无线网络及生产网络）的整体规划、设计、配置与优化； 2、安装和配置网络设备，如交换机、防火墙、无线接入点及负载均衡设备等。 二、网络监控与维护 1、监控网络性能（带宽、延迟、 uptime ）； 2、应用固件更新、补丁及安全修复程序。 熟练使用 Zabbix 或 Prometheus 等日常网络运维平台、日志平台及网络流量分析工具，排查并解决网络相关问题。 三、安全与访问控制 1、配置防火墙策略、网络设备访问控制列表（ ACL ）及入侵检测/防御系统（ IDS/IPS ）； 2、执行网络安全策略（ 802.1X 、网络访问控制 NAC 、 VPN 接入）； 3、管理用户权限、身份认证（ RADIUS 、 TACACS+ ）及加密技术（ SSL/TLS 、 IPsec ）。 四、备份与灾难恢复 1、定期备份并检查网络相关设备的配置文件； 2、制定和维护灾难恢复计划（故障转移、冗余机制）。 五、网络服务管理：配置和管理网络服务（ DNS 、 DHCP 、 FTP 、 SAMBA 、 Active Directory ）。 六、自动化与脚本编写：使用脚本（ PowerShell 、 Bash 、 Python ）自动化重复性任务。 七、文档与合规性 1、维护网络配置及变更的详细记录（网络拓扑图、 IP 方案、设备清单等）； 2、确保符合 IT 政策及行业法规（ ISO 27001 、 NIS2 、 GDPR 等）。 八、用户支持与协作 1、协助 IT 团队及终端用户解决网络相关问题； 2、与开发人员和服务器工程师协作，优化基础设施。
主要职责 一、服务器安装与配置 1、部署和搭建物理/虚拟服务器（Windows、Linux或混合环境）； 2、配置硬件、操作系统及必要应用程序。 二、服务器维护与监控 1、执行定期更新、补丁安装和系统升级； 2、监控服务器性能、日志及资源使用情况（CPU、内存、磁盘、网络）； 3、排查并解决服务器相关故障（硬件/软件问题）。 三、安全管理 1、应用安全补丁并开展漏洞评估； 2、管理用户权限、身份验证及数据加密。 四、备份与灾难恢复 1、规划并测试备份策略，确保数据完整性； 2、制定和维护灾难恢复计划。 五、网络与存储管理 1、配置和管理网络服务（DNS、DHCP、Active Directory）； 2、管理存储解决方案（RAID、SAN、NAS）并确保可扩展性。 六、自动化与脚本开发 1、使用脚本（PowerShell、Bash、Python）实现重复性任务自动化； 2、应用配置管理工具（Ansible、Puppet、Chef）。 七、文档与合规性 1、维护服务器配置及变更的详细记录； 2、确保符合IT政策及行业法规（如ISO 27001、NIS2、GDPR等）。 八、用户支持与协作 1、协助IT团队及终端用户解决服务器相关问题； 2、与开发人员和网络工程师协作优化基础设施。
1、负责仓储骨干网络的组网设计、实施和优化，确保网络的高可用性和扩展性； 2、负责仓储无线网络的频谱规划、实施和优化，持续提升无线网络的质量； 3、监控网络性能，快速排查和解决网络故障，保障业务的稳定运行； 4、及时响应业务需求，提供网络解决方案，并推进落地实施； 5、负责日常网络变更，确保变更过程的规范和安全。
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。
【职位描述】 1、设计和实现机器学习平台业务系统, 包括工具链/组件等AI基础设施, 落地业务功能需求； 2、高效优化和部署 计算机视觉、语音识别、语音合成、自然语言处理 等业务模型； 3、与公司各算法部门深度合作, 分析业务性能瓶颈和系统架构特征, 软硬件结合优化, 实现极致性能。