vivo调度优化工程师/专家
任职要求
1、具备Linux内核工作5年及以上经验，有性能或游戏性能调优经验者优先； 2、熟悉CPU调度原理、GPU调度原理、IO调度原理、内存以及文件系统原理的优先； 3、有高通、MTK、平台性能优化经验者优先； 4、学习沟通能力强，能够高效组织跨团队合作解决问题。 Android框架优化方向 岗位职责: 1. 基础项目性能问题跟进分析； 2.负责对Android框架相关的性能问题进行分析; 3.负责规划设计对Android框架的优…
工作职责
1、负责性能以及游戏调度优化、资源管理调度优化等优化工作，比如性能卡顿优化以及游戏帧率以及功耗优化； 2、负责规划设计CPU调度算法及新技术的预研； 3、负责进行竞品技术洞察，比如苹果洞察以及拆解，吸取竞品的优秀经验； 4、负责疑难调度问题进行攻关突破。
1、负责性能以及游戏调度优化、资源管理调度优化等优化工作，比如性能卡顿优化以及游戏帧率以及功耗优化； 2、负责规划设计CPU调度算法及新技术的预研； 3、负责进行竞品技术洞察，比如苹果洞察以及拆解，吸取竞品的优秀经验； 4、负责疑难调度问题进行攻关突破。
1、负责性能以及游戏调度优化、资源管理调度优化等优化工作， 比如性能卡顿优化以及游戏帧率以及功耗优化； 2、负责规划设计CPU调度算法及新技术的预研； 3、负责进行竞品技术洞察，比如苹果洞察以及拆解，吸取竞品的优秀经验； 4、负责疑难调度问题进行攻关突破。
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。
职位一： 1、 负载资源调度相关性能问题优化，包括cpu、内存、io资源调度等问题； 2、负责拆解性能各种链路，并且对其进行优化，保障在Android框架流程链路的领先性; 3、负责规划设计cpu调度算法进行优化或者优化Android框架资源管理; 4、疑难性能问题进行攻关突破。