字节跳动智能系统研究员-基础架构-筋斗云人才计划

团队介绍：字节跳动基础架构团队主要负责公司云基础建设，支撑着字节跳动旗下多款APP产品，如抖音、今日头条、番茄小说、西瓜视频、飞书、剪映等，同时也负责支持火山引擎公有云业务。迄今为止，我们通过云技术管理着百万量级的服务器构成的超大数据中心；我们通过字节深度优化的Kubernetes管理超过千万容器实例支持10万+微服务；我们还通过丰富的存储产品矩阵，如NewSQL、NoSQL、云存储等治理EB级的数据资产；我们积极拥抱开源和创新的软硬件架构，致力于构建业界领先的云基础设施，为整个公司的业务和客户发展保驾护航。我们热切期待对技术有追求、对大型系统有深刻见解的同学加入基础架构团队一起构建基础设施系统。 课题介绍： 课题背景： 在大语言模型蓬勃发展的当下，本课题聚焦于智能云基础设施与数据处理关键技术的多维度研究，旨在全面提升云服务在 AI 场景下的综合性能与效率。 课题挑战： 1、新一代搜索型数据库：当前产业界广泛应用的ElasticSearch面临数据与用户需求的深刻变革。需实现语义检索升级，突破关键词匹配限制，以满足学术研究等领域对语义理解和精准检索的要求；具备处理和融合多模态数据的能力，应对互联网图像、音视频多模态数据的爆发式增长；优化检索过程，更好地支持检索增强生成（RAG）技术，为语言模型提供优质信息；同时，需应对各行业海量数据存储检索压力，提升搜索实时性与跨语言能力； 2、面向LLM的下一代智能云基础架构：一方面，自动化和智能化管理基础架构各系统生命周期，深度融合人工智能与基础架构关键系统，建设大规模LLM for Infra 服务；另一方面，针对新涌现的LLM应用场景，在基础架构各个领域进行前沿技术创新，与字节工程团队合作，设计和开发高性价比且简单易用的下一代大模型基础架构，为火山引擎奠定技术与业务增长基础； 3、面向 AI 场景的serverless高性能弹性文件系统关键技术研究：大模型时代数据量爆炸式增长，当前文件系统多采用中心化元数据架构，难以水平扩展，限制文件系统规模及元数据性能。本研究将围绕元数据扩展性、与大模型深度结合提供Data Insight、设计高性能元数据单机引擎、实现任意目录快照、融合文件系统和对象存储元数据、内存加速、提供QoS（性能租户隔离和目录隔离）、故障处理（故障域隔离和故障无损）以及研发高性能客户端（用户态文件协议和DPU卸载）等关键技术展开； 4、面向大规模AI集群的高速通信和稳定性优化：随着大模型训练/推理业务规模增长，底层高速网络面临挑战。一方面，需解决GPU服务器硬件资源利用率偏低问题，包括充分利用CPU和内存空闲资源，以及研发计算通信融合的高性能集合通信库，实现通信算子与计算任务的深度融合；另一方面，在稳定性方面，提升故障快速发现和根因定位能力，解决网络吞吐不达预期等典型故障。

团队介绍：字节跳动基础架构团队主要负责公司云基础建设，支撑着字节跳动旗下多款APP产品，如抖音、今日头条、番茄小说、西瓜视频、飞书、剪映等，同时也负责支持火山引擎公有云业务。迄今为止，我们通过云技术管理着百万量级的服务器构成的超大数据中心；我们通过字节深度优化的Kubernetes管理超过千万容器实例支持10万+微服务；我们还通过丰富的存储产品矩阵，如NewSQL、NoSQL、云存储等治理EB级的数据资产；我们积极拥抱开源和创新的软硬件架构，致力于构建业界领先的云基础设施，为整个公司的业务和客户发展保驾护航。我们热切期待对技术有追求、对大型系统有深刻见解的同学加入基础架构团队一起构建基础设施系统。 课题介绍： 课题背景： 在大语言模型蓬勃发展的当下，本课题聚焦于智能云基础设施与数据处理关键技术的多维度研究，旨在全面提升云服务在 AI 场景下的综合性能与效率。 课题挑战： 1、新一代搜索型数据库：当前产业界广泛应用的ElasticSearch面临数据与用户需求的深刻变革。需实现语义检索升级，突破关键词匹配限制，以满足学术研究等领域对语义理解和精准检索的要求；具备处理和融合多模态数据的能力，应对互联网图像、音视频多模态数据的爆发式增长；优化检索过程，更好地支持检索增强生成（RAG）技术，为语言模型提供优质信息；同时，需应对各行业海量数据存储检索压力，提升搜索实时性与跨语言能力； 2、面向LLM的下一代智能云基础架构：一方面，自动化和智能化管理基础架构各系统生命周期，深度融合人工智能与基础架构关键系统，建设大规模LLM for Infra 服务；另一方面，针对新涌现的LLM应用场景，在基础架构各个领域进行前沿技术创新，与字节工程团队合作，设计和开发高性价比且简单易用的下一代大模型基础架构，为火山引擎奠定技术与业务增长基础； 3、面向 AI 场景的serverless高性能弹性文件系统关键技术研究：大模型时代数据量爆炸式增长，当前文件系统多采用中心化元数据架构，难以水平扩展，限制文件系统规模及元数据性能。本研究将围绕元数据扩展性、与大模型深度结合提供Data Insight、设计高性能元数据单机引擎、实现任意目录快照、融合文件系统和对象存储元数据、内存加速、提供QoS（性能租户隔离和目录隔离）、故障处理（故障域隔离和故障无损）以及研发高性能客户端（用户态文件协议和DPU卸载）等关键技术展开； 4、面向大规模AI集群的高速通信和稳定性优化：随着大模型训练/推理业务规模增长，底层高速网络面临挑战。一方面，需解决GPU服务器硬件资源利用率偏低问题，包括充分利用CPU和内存空闲资源，以及研发计算通信融合的高性能集合通信库，实现通信算子与计算任务的深度融合；另一方面，在稳定性方面，提升故障快速发现和根因定位能力，解决网络吞吐不达预期等典型故障。

团队介绍：字节跳动基础架构团队主要负责公司云基础建设，支撑着字节跳动旗下多款APP产品，如抖音、今日头条、番茄小说、西瓜视频、飞书、剪映等，同时也负责支持火山引擎公有云业务。迄今为止，我们通过云技术管理着百万量级的服务器构成的超大数据中心；我们通过字节深度优化的Kubernetes管理超过千万容器实例支持10万+微服务；我们还通过丰富的存储产品矩阵，如NewSQL、NoSQL、云存储等治理EB级的数据资产；我们积极拥抱开源和创新的软硬件架构，致力于构建业界领先的云基础设施，为整个公司的业务和客户发展保驾护航。我们热切期待对技术有追求、对大型系统有深刻见解的同学加入基础架构团队一起构建基础设施系统。 课题介绍： 在大语言模型蓬勃发展的当下，本课题聚焦于智能云基础设施与数据处理关键技术的多维度研究，旨在全面提升云服务在 AI 场景下的综合性能与效率。 课题挑战： 1、新一代搜索型数据库：当前产业界广泛应用的ElasticSearch面临数据与用户需求的深刻变革。需实现语义检索升级，突破关键词匹配限制，以满足学术研究等领域对语义理解和精准检索的要求；具备处理和融合多模态数据的能力，应对互联网图像、音视频多模态数据的爆发式增长；优化检索过程，更好地支持检索增强生成（RAG）技术，为语言模型提供优质信息；同时，需应对各行业海量数据存储检索压力，提升搜索实时性与跨语言能力； 2、面向LLM的下一代智能云基础架构：一方面，自动化和智能化管理基础架构各系统生命周期，深度融合人工智能与基础架构关键系统，建设大规模工业级Self-Driving Infra平台；另一方面，针对新涌现的LLM应用场景，在基础架构各个领域进行前沿技术创新，与字节工程团队合作，设计和开发高性价比且简单易用的下一代大模型基础架构，为火山引擎奠定技术与业务增长基础； 3、面向AI场景的serverless高性能弹性文件系统关键技术研究：大模型时代数据量爆炸式增长，当前文件系统多采用中心化元数据架构，难以水平扩展，限制文件系统规模及元数据性能。本研究将围绕元数据扩展性、与大模型深度结合提供Data Insight、设计高性能元数据单机引擎、实现任意目录快照、融合文件系统和对象存储元数据、内存加速、提供QoS（性能租户隔离和目录隔离）、故障处理（故障域隔离和故障无损）以及研发高性能客户端（用户态文件协议和DPU卸载）等关键技术展开； 4、面向大规模AI集群的高速通信和稳定性优化：随着大模型训练/推理业务规模增长，底层高速网络面临挑战。一方面，需解决GPU服务器硬件资源利用率偏低问题，包括充分利用CPU和内存空闲资源，以及研发计算通信融合的高性能集合通信库，实现通信算子与计算任务的深度融合；另一方面，在稳定性方面，提升故障快速发现和根因定位能力，解决网络吞吐不达预期等典型故障。

团队介绍：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 TikTok AI创新中心，是致力于AI基础设施建设和创新研究的部门，探索行业领先的人工智能技术，包括大语言模型，多模态大模型等研究方向。我们希望研发能够处理多语言和海量视频内容理解的模型算法，为用户带来更好的内容消费体验。在Code AI方向，我们利用大语言模型强大的代码理解与推理能力，提升程序性能与研发效率。 课题介绍：多模态基础大模型VLM 是行业的研究热点，也是TikTok业务场景应用的关键技术，2024年TikTok AI创新中心研发了面向TikTok业务场景的多模态大模型VFM V1，在公开测试集上能够与最好的开源模型 Qwen VL持平，同时在 TikTok 业务测试集上，能够大幅领先所有其它基础模型。未来，我们希望持续研发具有高效感知和推理思考能力的基础模型，能够处理多语言和海量视频内容理解的模型算法，为用户带来更好的内容消费体验。 1、探索和研发大规模、多模态的基础模型（Foundational models），致力于构建能够统一理解和生成文本、视觉、代码等多模态信息，并具备通用智能的系统，力求达到或超越行业领先水平（如Gemini，Claude，GPT等）； 2、深入研究多模态/代码预训练、指令微调、基于人类反馈的强化学习（RLHF）和其他对齐技术，以及模型压缩，以提升模型在复杂任务和跨领域泛化上的表现； 3、推动模型在多场景的落地应用，包括但不限于视频内容理解与生成、个性化推荐、代码效率优化、以及统一多模态交互系统等； 4、深入研究并与海内外一流大学的研究人员进行学术合作，共同探索AI的统一理论与前沿架构。