字节跳动公有云机器学习系统工程师-调度方向

任职要求

1、熟练掌握Linux环境下的Go/Java/Python等1-2种语言；
2、具备扎实的计算机科学功底和编程能力，熟悉常见算法和数据结构，具有良好的编程习惯；
3、熟悉至少一种主流的机器学习框架（TensorFlow / PyTorch 或其他自研框架）；
4、熟悉 Kubernetes 架构和生态，熟悉 Docker/Containerd/Kata 等容器技术，有丰富的云原生机器学习系统实践和开发经验；
5、掌握分布式系统原理，参与过大规模分布式系统的设计、开发和维护；
6、有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分；
7、有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力，能够快速的响应和行动；
8、有良好的工作文档习惯，及时按要求撰写更新工作流程及技术文档。

加分项：
1、有大规模集群在离线资源调度相关工作的实践经验，对K8S/Volcano/Yarn/Mesos等一到多个开源项目的调度实现有源码级的理解，熟悉容器化、轻量级虚拟机等相关技术；
2、熟悉常见调度算法，对多租户Quota治理、抢占、弹性、碎片、潮汐、混部、QoS等一到多个调度问题有深入理解和实践经验，具备较强的解决复杂问题的分析和建模能力，有GPU相关调度经验；
3、有以下某一方向领域的经验：CUDA，RDMA，AI Infrastructure，HW/SW Co-Design，High Performance Computing，ML Hardware Architecture (GPU, Accelerators, Networking)，ML for System，Distributed Storage。

工作职责

1、负责机器学习系统资源调度的设计和开发，支持火山方舟大模型平台和机器学习平台的产品业务；
2、负责多机房、多集群环境下的，各种异构计算（GPU、CPU、其他异构硬件）、存储（各种云存储）、网络（VPC、RDMA）等资源的最优化编排调度，在严格的多租隔离环境下，支持各种离线训练、在线推理等负载场景的调度需求，并实现整体资源的合理化、最大化利用。