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字节跳动混合云-云原生AI研发工程师/架构师

社招全职A90640地点:杭州状态:招聘

任职要求


1、对大模型推理引擎K8S、容器、网络,分布式、GPU架构、云原生AI等方面技术有深入研究;
2、熟悉Kubernetes工作原理,熟悉调度器、资源扩展机制、容器运行时、容器网络等技术;
3、具备扎实的工程能力,GoC/C++、Python等开发语言,具有丰富的开发、调试和性能优化等经验;
4、熟悉主流深度学习框架(例如PyTo…
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工作职责


1、负责混合云云原生AI Infra技术架构设计、推理场景系统优化、云原生AI套件等开发工作;
2、负责研发AI异构计算软件栈,通过结合不同硬件、高性能网络、缓存等技术,实现AI计算的全链路优化,助力打造高可靠、高性能、高效率的AI算力基础设施;
3、洞察人工智能及深度学习的发展趋势,积极参与下一代AI基础设施的设计与研发。
包括英文材料
大模型+
推理引擎+
Kubernetes+
Go+
C+
C+++
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社招5-10年引擎

我们是小红书中台大模型 Infra 团队,专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」!团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环,在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势,基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品,持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务,实现 AI 技术高效落地! 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架,优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline; 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架,开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制,解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链,主导框架与 MLOps 平台集成,提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作,参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代; 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标,结合业务场景持续优化训练框架能力,提升框架领先性。

更新于 2026-03-28上海|北京
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社招引擎

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。

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社招基础业务平台研发

加入我们,您将参与构建支撑贝壳业务商业化的核心平台系统。商业化聚焦商城交易标准化中台能力、混合支付能力、贝壳币账户管理体系相关平台能力建设,并支撑新房、二手、租赁等业务流量商业化线上化能力建设。您将有机会深度参与: 1、参与商城交易标准化中台能力建设,如:商品库、订单、支付及B端管理系统; 2、参与贝壳币系统能力建设,如:账户管理、预算管理等; 3、参与业务流量商业化线上化能力及B端管理系统建设,如:新房CPT、二手潜客包CPL、会员等流量产品能力建设。

更新于 2025-03-21北京
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社招5年以上ACG

-数据库质量保证策略设计 -基于数据库内核架构(如事务引擎、存储管理、并发控制等),设计覆盖功能、性能、稳定性、安全性和灾难恢复的综合性测试策略 -针对极端场景(如硬件故障、网络分区、超大规模数据压力)和大事务/高并发场景,构建破坏性测试和压力测试模型 -测试用例开发 -编写自动化测试脚本(如Python/Perl/Shell/C++),覆盖SQL语法、事务隔离级别、锁机制、备份恢复等核心功能 -自动化测试工具以及测试用例管理平台的开发和管理工作。 使用各种测试工具和技术,自动化测试,记录和分析测试结果,并跟踪和验证缺陷 -编写测试报告和文档: 清晰准确地记录测试过程、结果和分析,编写测试报告和相关文档 -设计复杂场景测试用例,例如:极端压力测试:模拟百万级并发事务、TB级数据量下的系统稳定性;破坏性测试:强制断电、磁盘I/O错误注入、内存溢出等异常场景;边界条件测试:验证索引深度、页分裂、日志写满等临界值场景 -性能分析与调优 -使用工具(如sysbench、tpcc、tpch、自定义基准测试)分析查询执行计划、锁竞争、I/O瓶颈 -结合内核日志(如InnoDB redo log、PostgreSQL WAL)定位性能问题,推动优化方案落地 -缺陷管理与协作 -搭建测试环境(含多节点集群、混合负载),复现并跟踪内核级Bug(如死锁、数据不一致) -与开发团队紧密合作,提供Root Cause Analysis(RCA)支持,参与代码审查,提供测试反馈,协助开发人员定位和修复问题,推动内核代码修复 -技术预研与创新 -探索新技术(如向量化查询、持久内存、分布式事务)的测试方法 -开发定制化测试工具(如混沌工程平台、自动化故障注入系统)

更新于 2025-04-03北京|上海|深圳