字节跳动AML-火山方舟大模型推理系统工程师
任职要求
1、熟练掌握Linux环境下的C/C++与Python语言,有大规模机器学习系统或搜广推推荐系统相关经验; 2、熟悉至少一种机器学习框架(Tensorflow/PyTorch/MxNet或其他自研框架); 3、熟悉至少一种大模型训练/推理框架,包括但不限于:vLLM、TensorRT-LLM、SGLang、Megatron-LM等; 4、具有独立解决问题的能力,良好的团队合作精神,具备优秀的复杂问题拆解能力; 5、有强烈的工作责任心,较好的学习能力、沟通能力和自驱力。 加分项: 1、有大规模分布式系统架构设计经验; 2、理解GPU硬件架构,理解GPU软件栈(CUDA,cuDNN),具备GPU性能分析的经验; 3、有硕士研究生或博士研究生阶段的计算机系统方向(包含分布式系统,并行计算,编程语言与编译器,网络,存储等)研究背景。
工作职责
1、负责火山引擎大模型训练和推理系统的研发与性能优化,包括但不限于:模型计算性能优化、千卡训练集群调优、分布式大模型推理系统、大规模推理流量调度等; 2、负责解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关,支撑火山引擎千亿级别的日均Token训练推理流量; 3、负责大模型训练和推理前瞻性技术架构的调研和引入,技术方案不限于子图匹配、编译优化、模型量化等; 4、负责异构硬件的引入与训练推理框架的集成,包括但不限于GPU、NPU、TPU等; 5、面向海内外多地域超大规模GPU算力集群,通过弹性调度、GPU超卖、任务编排等方式不断提升算力利用率; 6、与算法部门深度合作,进行算法与系统的联合优化。
1、负责火山引擎大模型训练和推理系统的研发与性能优化,包括但不限于:模型计算性能优化、千卡训练集群调优、分布式大模型推理系统、大规模推理流量调度等; 2、负责解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关,支撑火山引擎千亿级别的日均Token训练推理流量; 3、负责大模型训练和推理前瞻性技术架构的调研和引入,技术方案不限于子图匹配、编译优化、模型量化等; 4、负责异构硬件的引入与训练推理框架的集成,包括但不限于GPU、NPU、TPU 等; 5、面向全球多地域超大规模GPU算力集群,通过弹性调度、GPU超卖、任务编排等方式不断提升算力利用率; 6、与算法部门深度合作,进行算法与系统的联合优化。
1、负责火山引擎大模型训练和推理系统的研发与性能优化,包括但不限于:模型计算性能优化、千卡训练集群调优、分布式大模型推理系统、大规模推理流量调度等; 2、负责解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关,支撑火山引擎千亿级别的日均Token训练推理流量; 3、负责大模型训练和推理前瞻性技术架构的调研和引入,技术方案不限于子图匹配、编译优化、模型量化等; 4、负责异构硬件的引入与训练推理框架的集成,包括但不限于GPU、NPU、TPU等; 5、面向全球多地域超大规模GPU算力集群,通过弹性调度、GPU超卖、任务编排等方式不断提升算力利用率; 6、与算法部门深度合作,进行算法与系统的联合优化。
AML是字节跳动公司的机器学习中台,为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力,并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时,也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外,AML还在AI for Science,科学计算等领域做一些前沿研究。 1、负责火山引擎机器学习训练和推理框架的研发和性能优化,支撑火山引擎机器学习平台和方舟大模型平台的相关需求和架构迭代; 2、负责解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关; 3、覆盖机器学习系统多个子方向领域的工作,包括:资源调度、任务编排、模型训练、模型推理、模型管理、数据集管理、工作流编排、ML for System等; 4、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入,比如:最新硬件架构、异构计算系统、GPU 优化技术的引入落地; 5、研究基于机器学习方法,实现对集群/服务资源使用情况的分析和优化。
AML是字节跳动公司的机器学习中台,为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力,并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时,也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外,AML还在AI for Science,科学计算等领域做一些前沿研究。 1、负责火山引擎机器学习训练和推理框架的研发和性能优化,支撑火山引擎机器学习平台和方舟大模型平台的相关需求和架构迭代; 2、负责解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关; 3、覆盖机器学习系统多个子方向领域的工作,包括:资源调度、任务编排、模型训练、模型推理、模型管理、数据集管理、工作流编排、ML for System等; 4、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入,比如:最新硬件架构、异构计算系统、GPU 优化技术的引入落地; 5、研究基于机器学习方法,实现对集群/服务资源使用情况的分析和优化。