vivo存储系统工程师
任职要求
1.拥有本科及以上学历，具有计算机科学背景，能够流利进行英文读写。
2.具有5年以上工作经验，具备手机领域经验，拥…工作职责
1.分析AI大模型等新型应用及系统IO访问workload，针对性设计高性能存储方案 2.AI芯片并行计算下的带宽、存储效率的提升、新型存储介质的预研
团队介绍：字节跳动豆包大模型团队（Seed）成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，并探索新的交互。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。 豆包大模型团队在 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、负责机器学习系统存储相关组件的设计和开发，服务于大模型推理的各业务场景（LLM/S2S/VLM/多模态等），包括模型分发加载、KV Cache存储和优化，数据IO性能优化，提高推理TTFT、TBT等核心性能指标； 2、负责设计和实现面向大模型推理的多层级存储系统，综合利用显存、本地内存、分布式内存/磁盘、远端大容量存储系统（HDFS/对象存储）等多种介质进行数据的存储和迁移管理，实现「近计算缓存+远端大容量存储」的一体化分级系统； 3、负责优化大模型KV Cache命中率，从推理框架，流量调度，多级缓存等多个系统纬度入手定制化优化策略；优化数据的读取性能，充分利用近计算侧的NVLink、RDMA高速网络、GPU Direct技术实现数据的高效传输；优化数据副本的存放策略，实现负载流量和存储数据的合理化分布； 4、负责设计和实现高效、易用的数据访问接口，实现和推理框架、引擎的无缝对接，管理KV Cache的生命周期； 5、负责Kubernetes场景下多级存储系统的接入、管理、运维、监控，确保稳定性； 6、负责多机房、多地域、多云场景的系统搭建和容灾，优化跨集群的数据摆放。
-和团队一起，负责全流程DIT项目的流程对接、方案设计、落地执行 1.对接剧组需求，设计可靠且高效的全链路数据管理方案，对素材管理的安全性和效率负责 2.规划色彩管理方案，完成色彩校准，并辅助主创部门创建Show LUT，完成现场调色工作，对信号监看的准确性和一致性负责 3.使用QTAKE、Live Assist、Reeltime Pro等视频辅助软件，进行信号调度和分发管理，对监看及监听质量、信号稳定性和调度效率负责 4.在拍摄现场提供影像技术支持和解决方案，辅助主创工作，提高全剧组工作效率 -和团队一起，设计、集成和优化视频信号处理链路，满足不同类型和规模的剧组需求，撰写流程说明文档，工作规范等 -洞察影视行业的新需求、探索和研究新技术、推进新解决方案在影视拍摄现场的落地实践
团队介绍：字节跳动豆包大模型团队成立于 2023 年，致力于开发业界最先进的 AI 大模型技术，成为世界一流的研究团队，为科技和社会发展作出贡献。 豆包大模型团队在AI领域拥有长期愿景与决心，研究方向涵盖NLP、CV、语音等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和研究岗位。团队依托平台充足的数据、计算等资源，在相关领域持续投入，已推出自研通用大模型，提供多模态能力，下游支持豆包、扣子、即梦等50+业务，并通过火山引擎开放给企业客户。目前，豆包APP已成为中国市场用户量最大的AIGC应用。 1、负责机器学习系统存储相关组件的设计和开发，服务于各方向场景（LLM/CV/Speech等）的数据加载模块和模型状态持久化，从而优化任务IO性能，提升有效训练时间； 2、负责设计和实现面向机器学习场景的文件系统，使用内存、SSD、HDD以及云端对象存储等介质进行数据的持久化存储和管理，均衡的优化存储性能与成本； 3、负责Kubernetes场景下各类存储系统的接入、管理、治理、监控； 4、负责多机房、多地域、多云场景的在任务数据联合调度，优化跨区域数据传输，实现负载的合理化分布。
团队介绍：字节跳动豆包大模型团队成立于 2023 年，致力于开发业界最先进的 AI 大模型技术，成为世界一流的研究团队，为科技和社会发展作出贡献。 豆包大模型团队在AI领域拥有长期愿景与决心，研究方向涵盖NLP、CV、语音等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和研究岗位。团队依托平台充足的数据、计算等资源，在相关领域持续投入，已推出自研通用大模型，提供多模态能力，下游支持豆包、扣子、即梦等50+业务，并通过火山引擎开放给企业客户。目前，豆包APP已成为中国市场用户量最大的AIGC应用。 1、负责机器学习系统存储相关组件的设计和开发，服务于各方向场景（LLM/CV/Speech等）的数据加载模块和模型状态持久化，从而优化任务IO性能，提升有效训练时间； 2、负责设计和实现面向机器学习场景的文件系统，使用内存、SSD、HDD以及云端对象存储等介质进行数据的持久化存储和管理，均衡的优化存储性能与成本； 3、负责Kubernetes场景下各类存储系统的接入、管理、治理、监控； 4、负责多机房、多地域、多云场景的在任务数据联合调度，优化跨区域数据传输，实现负载的合理化分布。