MomentaGPU采购 FL

Team Introduction: The ByteDance System Department is responsible for the R&D, design, procurement, delivery, and operational management of the company's infrastructure ranging from chips to servers, operating systems, networks, CDNs, and data centers. It provides efficient, stable, and scalable infrastructure to support global services such as Douyin, Toutiao, and Volcano Engine. The current areas of operation include, but are not limited to: the design and construction of data centers, chip R&D, server development, network engineering, Volcano Engine's edge-cloud services, high-performance intelligent hardware development, intelligent delivery and operation of IDC resources, intelligent monitoring and early warning of hardware infrastructure, operating systems and kernels, virtualization technologies, compilation toolchains, supply chain management, and many other infrastructure-related areas. 团队介绍： 字节跳动系统部，负责字节跳动从芯片到服务器、操作系统、网络、CDN 、数据中心等基础设施的研发、设计、采购、交付与运营管理，为包含抖音、头条、火山引擎等全球业务提供高效、稳定、具备可扩展性的基础设施。部门当前业务开展包括不限于：数据中心设计建设、芯片研发、服务器研发、网络工程研发、火山引擎边缘云业务、高性能智能硬件研发、IDC资源智能交付与运维、硬件基础设施智能监控与预警、操作系统与内核、虚拟化技术、编译工具链、供应链管理等众多基础设施相关方向。 课题介绍： 在当今数字化时代，随着云计算、人工智能和大数据技术的深度融合，现代数据中心正面临着指数级增长的算力需求与现有计算架构效能瓶颈之间的突出矛盾。传统以通用CPU为核心的体系架构在应对多样化负载时，暴露出诸多问题。例如，内存子系统带宽与时延约束导致的 “内存墙” 效应持续加剧，异构计算单元间的数据搬运开销占比超过实际运算时间，安全可信执行环境带来的性能损耗超过 30%，单机柜算力密度提升受限于功耗密度阈值。与此同时，新兴工作负载如AI训练、图计算、时序数据库等呈现出动态异构特征，对计算架构提出了差异化需求，传统固定架构难以实现最优能效比。 操作系统作为计算机体系结构下重要的软件基础设施与核心技术，在这样的背景下也面临着巨大的挑战。随着计算需求的增长和技术的进步，传统的同构计算环境已无法满足日益复杂的计算任务。现代计算场景中，硬件架构呈现高度异构化，包括 CPU、GPU、FPGA、TPU、NPU、DPU 等，同时边缘计算、云计算形成分布式网络。传统操作系统难以高效管理跨节点、跨架构的资源。加之人工智能训练等场景需要低延迟、高吞吐、安全可信，动态弹性的分布式系统支持，这就要求操作系统具备跨异构资源的统一抽象与调度能力。学术界和工业界对下一代计算机操作系统在分布式微内核架构，异构资源调度算法，跨层优化与编译器支持，安全可信技术，虚拟化和 Serverless，AI 驱动操作系统内核优化以及操作系统内置 AI 推理引擎等方面展开了积极的探索和研究。 课题挑战： 方向一：体系化结构方向 1）负载特征与架构优化：建立数据中心动态负载特征建模框架，深入研究面向数据中心Workload的体系结构设计与优化方法，使系统能够更好地适应多样化的负载需求； 2）CPU核心架构创新：研究高性能低功耗CPU核心架构，积极探索超标量流水线与数据流引擎的融合设计，提升CPU的性能和能效； 3）新型内存层次构建：构建支持存算一体化的新型内存层次结构，研究基于3D堆叠技术的近存计算架构，重点突破高带宽互连拓扑优化、混合内存控制器设计、内存访问模式预测算法，解决 “内存墙” 等问题； 4）安全可信架构构建：构建安全可信计算架构，包括侧信道攻击防御的微架构级实现、侧信道安全架构、自动侧 / 隐蔽通道泄漏检测，确保系统在复杂环境下的安全性和完整性； 5）数据中心架构创新：探索整机柜级系统总线扩展，构建内存语义互联的新型数据中心架构，研究基于新型总线协议 (CXL/UALink) 的全局内存共享机制，提升数据中心的整体性能和资源利用率； 6）可靠性增强技术研究：研究可靠性增强技术，包括开发基于机器学习的故障预测模型，设计自修复的微架构容错机制，研究硬件静默故障检测，以及系统及IP可靠性特性研究和数据分析，保障系统的稳定运行。 方向二：操作系统方向 1）操作系统关键技术突破：突破传统单机操作系统存在的硬件资源利用局限、功能扩展与升级运维复杂、数据管理与共享不足、安全性与可靠性欠佳等问题。在计算高度异构以及计算环境分布化的情况下，从硬件到软件建立完整的信任链，保证整个系统的安全性和完整性。同时，有效地管理和协调多个节点间的通信、数据同步及故障恢复，设计高效的调度算法来匹配任务需求与最适合的计算资源，以最大化性能和效率。操作系统需要能够理解不同类型的计算任务，并能根据实时的工作负载动态调整资源分配，实现跨异构资源的统一抽象与调度； 2）跨领域知识融合：本课题需要融合OS、内核、算法、存储、虚拟化、网络、系统工程等多方面的跨领域知识和经验，以实现数据中心智能计算体系结构与操作系统的协同创新。

岗位职责 1.云服务与算力采购 a.负责全球（国内外）主流云服务商（AWS、Azure、GCP、OCI、阿里云、华为云、腾讯云、火山引擎等）的合作洽谈，持续优化集团云服务采购成本。 b.主导全球（国内外）算力资源（GPU/CPU）采购，包括云厂商、IDC服务商及硬件供应商的市场调研及询比价、合同谈判及交付管理。 c.洞察全球云服务、算力市场趋势，完成相关市场调研与趋势分析，制定差异化采购策略及成本优化方案。 d.处理突发问题（如云服务中断、算力短缺），快速协调备用资源。跟紧业务需求满足算力供应与公司算力成本管控目标。 2.API与SDK技术服务采购 a.主导API/SDK接入和Saas服务等技术服务类的采购落地，确保技术兼容性、成本效益与业务时效性要求 b.熟悉复杂项目的技术采购方案的拆解，主导技术类采购的需求梳理、矫正、方案比选、合同谈判及交付管理等环节，以专业知识辅助业务利益最大化。 c.管理跨国技术能力的采购全流程（RFx、SLA谈判、跨境合规、交付验收），确保技术指标与业务需求精准匹配。 3.供应商管理与成本管理 a.建立供应商评估体系，定期审核服务商性能（如SLA达标率、故障响应速度） b.分析用量数据，实时调整采购策略或推动长期战略合作（如框架协议、定制化折扣） c.洞察和了解全球化合规与做相关风控管控，了解国际数据合规要求、出口管制及地缘政治风险规避，制定供应链韧性预案。 4.跨团队协作 a.协同技术团队理解需求，管理和优化采购技术标准 b.联动法务规避合同风险（如数据主权、自动续费陷阱）。 c.对业务和产品的充分理解，懂得合理管理业务需求，合理的以专业知识辅助业务最大化受益；

岗位职责 1.  云服务与算力采购 负责全球（国内外）主流云服务商（AWS、Azure、GCP、OCI、阿里云、华为云、腾讯云、火山引擎等）的合作洽谈，持续优化集团云服务采购成本； 主导全球（国内外）算力资源（GPU/CPU）采购，包括云厂商、IDC服务商及硬件供应商的市场调研及询比价、合同谈判及交付管理； 洞察全球云服务、算力市场趋势，完成相关市场调研与趋势分析，制定差异化采购策略及成本优化方案； 处理突发问题（如云服务中断、算力短缺），快速协调备用资源。跟紧业务需求满足算力供应与公司算力成本管控目标。 2.  API与SDK技术服务采购 主导API/SDK接入和Saas服务等技术服务类的采购落地，确保技术兼容性、成本效益与业务时效性要求； 熟悉复杂项目的技术采购方案的拆解，主导技术类采购的需求梳理、矫正、方案比选、合同谈判及交付管理等环节，以专业知识辅助业务利益最大化； 管理跨国技术能力的采购全流程（RFx、SLA谈判、跨境合规、交付验收），确保技术指标与业务需求精准匹配。 3.  供应商管理与成本管理 建立供应商评估体系，定期审核服务商性能（如SLA达标率、故障响应速度）； 分析用量数据，实时调整采购策略或推动长期战略合作（如框架协议、定制化折扣）； 洞察和了解全球化合规与做相关风控管控，了解国际数据合规要求、出口管制及地缘政治风险规避，制定供应链韧性预案。 4.  跨团队协作 协同技术团队理解需求，管理和优化采购技术标准； 联动法务规避合同风险（如数据主权、自动续费陷阱）； 对业务和产品的充分理解，懂得合理管理业务需求，合理的以专业知识辅助业务最大化收益。

1.深入理解传统裸金属和GPU算力裸金属市场需求，能够带领团队完成业务经营指标； 2.洞察AI算力产品技术发展趋势，能够完成面向AI算力场景的整体产品规划、设计、产品研发和资源运营； 3.以结果为导向，了解裸金属算力服务全业务流程，能够与销售、解决方案、采购以及售后服务形成合力，完成E2E产品解决方案全流程交付。