字节跳动云基础产品解决方案工程师-云原生
任职要求
1、学历与经验：本科及以上学历，拥有云原生计算产品和解决方案相关工作经验，对云原生领域的行业发展和产品革新有深刻的理解和独到的见解； 2、行业认知：熟悉云原生计算在不同业务场景下的应用需求，包括但不限于容器编排、微服务架构、持续集成与持续交付（CI/CD）等，能够准确把握行业发展趋势，为客户提供前瞻性的解决方案； 3、技术理解：对云原生核心技术，如Kubernetes、Docker等有深入的研究和实践经验，熟悉云基础设施（如云计算平…
工作职责
1、深度洞察行业动态：密切关注云原生计算领域的技术发展趋势、市场竞争态势以及用户需求的演变，精准把握行业走向，为公司云原生产品的战略规划和持续创新提供依据，确保产品在市场中保持领先的竞争力； 2、定制化解决方案设计：深入了解用户业务场景和痛点，基于公司云原生计算产品的强大能力，量身定制高价值的解决方案；积极协同销售团队、售前团队，深入拓展市场，助力产品实现大规模推广和销售，达成显著的商业化成果； 3、知识沉淀与赋能：持续进行云原生计算产品解决方案的积累和整理，建立完善的知识体系；通过组织培训、分享会等多种形式，将专业知识和实践经验传递给其他同学，全面提升市场拓展的效率和质量。
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。
【业务介绍】 我们是小红书内稠密类模型（LLM/MLLM/SD/CV/NLP）统一的AI平台QuickSilver，负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源，基于自建的训推引擎，为公司所有AI算法同学迭代业务模型提供端到端一站式AI服务；包括数据管理，模型管理，模型训练、压缩、推理、部署，服务管理，资源调度等一系列能力。 工作职责： 1、负责稠密类模型训练推理开发平台的架构设计和核心功能研发 2、设计和实现大模型训练部署流程，包括模型fine-tuning、推理服务化等 3、构建云原生架构，设计高可用、高性能的微服务体系 4、优化平台性能，提升系统稳定性和可扩展性
1、负责模型训练平台核心功能开发和架构设计，包括传统CN/NLP/SD/LLM等多场景支持 2、负责大模型后训练工具平台化建设，包括后预训练、微调、对齐等技术落地 3、设计和实现高性能分布式训练系统，打造端到端训练解决方案 4、优化训练调度和资源管理，提升集群利用率和训练效率 5、开发模型训练监控诊断工具，建设可观测性体系
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