字节跳动强化学习系统平台工程师-Seed
社招全职A31596地点：北京状态：招聘
任职要求
1、熟练掌握Linux环境下的Go/Python/Shell等1至2种以上语言； 2、熟悉Kubernetes架构和生态，有丰富的机器学习系统实践和开发经验； 3、熟悉Ray架构和生态，有Ray应用或者Ray core开发经验； 4、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； 5、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； 6、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。 加分项： 1、熟悉至少一种主流的机器学习框架，如PyTorch/Megatron-LM/DeepSpeed等； 2、熟悉至少一种主流的RLHF框架，如OpenRLHF/veRL/ChatLearn等； 3、熟悉Ray框架或其他强化学习相关计算框架； 4、有以下某一方向领域的经验：安全容器、虚拟机、浏览器沙箱等； 5、在计算机系统网络顶会OSDI/SOSP/NSDI/ATC/EuroSys上有文章发表经验。
工作职责
团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、负责O1/O3等思维链模型的分布式在线强化学习系统平台构建与性能优化，探索通往AGI的强化学习训练系统设计； 2、负责构建Agent、Function Call、Sandbox、以及其他环境交互场景下的强化学习下的分布式训练奖励评估系统； 3、负责构建Agent框架与平台，支持复杂交互下的强化学习模型训练； 4、负责强化学习环境下的可观测性、可解释性的系统建设； 5、负责强化学习任务性能优化，提升模型迭代效率。
包括英文材料
Linux+
https://ryanstutorials.net/linuxtutorial/
Ok, so you want to learn how to use the Bash command line interface (terminal) on Unix/Linux.
https://ubuntu.com/tutorials/command-line-for-beginners
The Linux command line is a text interface to your computer.
https://www.youtube.com/watch?v=6WatcfENsOU
In this Linux crash course, you will learn the fundamental skills and tools you need to become a proficient Linux system administrator.
https://www.youtube.com/watch?v=v392lEyM29A
Never fear the command line again, make it fear you.
https://www.youtube.com/watch?v=ZtqBQ68cfJc
Go+
https://www.youtube.com/watch?v=8uiZC0l4Ajw
学习Golang的完整教程！从开始到结束不到一个小时，包括如何在Go中构建API的完整演示。没有多余的内容，只有你需要知道的知识。
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
Bash+
[英文] The Bash Guide
https://guide.bash.academy/
A quality-driven guide through the shell's many features.
https://www.youtube.com/watch?v=tK9Oc6AEnR4
Understanding how to use bash scripting will enhance your productivity by automating tasks, streamlining processes, and making your workflow more efficient.
Kubernetes+
https://kubernetes.io/docs/tutorials/kubernetes-basics/
This tutorial provides a walkthrough of the basics of the Kubernetes cluster orchestration system.
https://kubernetes.io/zh-cn/docs/tutorials/kubernetes-basics/
本教程介绍 Kubernetes 集群编排系统的基础知识。每个模块包含关于 Kubernetes 主要特性和概念的一些背景信息，还包括一个在线教程供你学习。
https://www.youtube.com/watch?v=s_o8dwzRlu4
Hands-On Kubernetes Tutorial | Learn Kubernetes in 1 Hour - Kubernetes Course for Beginners
https://www.youtube.com/watch?v=X48VuDVv0do
Full Kubernetes Tutorial | Kubernetes Course | Hands-on course with a lot of demos
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
Ray+
https://github.com/ray-project/ray
Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.
https://www.youtube.com/watch?v=FhXfEXUUQp0
In this video, I'll teach you everything you need to know about Apache Ray!
https://www.youtube.com/watch?v=fMiAyj2kgac
Using powerful machine learning algorithms is easy using Ray.io and Python.
https://www.youtube.com/watch?v=q_aTbb7XeL4
Parallel and Distributed computing sounds scary until you try this fantastic Python library.
分布式系统+
https://www.distributedsystemscourse.com/
The home page of a free online class in distributed systems.
https://www.youtube.com/watch?v=7VbL89mKK3M&list=PLOE1GTZ5ouRPbpTnrZ3Wqjamfwn_Q5Y9A
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
Megatron+
https://www.youtube.com/watch?v=hc0u4avAkuM
DeepSpeed+
https://www.youtube.com/watch?v=pDGI668pNg0
强化学习+
https://cloud.google.com/discover/what-is-reinforcement-learning?hl=en
Reinforcement learning (RL) is a type of machine learning where an "agent" learns optimal behavior through interaction with its environment.
https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction
This course will teach you about Deep Reinforcement Learning from beginner to expert. It’s completely free and open-source!
https://www.kaggle.com/learn/intro-to-game-ai-and-reinforcement-learning
Build your own video game bots, using classic and cutting-edge algorithms.
相关职位
社招A226893
1、开发完善工程级代码场景测试数据大规模自动构造过程，研发有代表性且创新的工程级代码评测场景； 2、Coding Agent框架的测试和工程开发。
更新于 2025-05-30
社招
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，熟悉Ray； 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、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。
更新于 2025-04-28
校招
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，熟悉Ray； 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、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。
更新于 2025-04-28
社招A197649
1、负责机器学习系统训练架构和产品的设计开发，支持火山方舟大模型平台和机器学习平台的产品业务； 2、负责充分利用各种异构计算（GPU、CPU、其他异构硬件）、存储（各种云存储）、网络（VPC、RDMA）等资源，支持主流的PyTorch、Megatron、TensorFlow等训练框架，支持大规模 LLM 预训练、Finetuning、强化学习等各种训练范式，支持大模型、自动驾驶、生信计算等各种业务场景下算法需求； 3、负责训练系统的产品化落地，打造算法工程师友好的、体验一流的公有云训练平台。
更新于 2024-06-28