飞猪旅行飞猪-Agent Infra软件工程师-杭州
任职要求
1、拥有大规模机器学习基础设施的工作经验，在推理大规模训练中能识别瓶颈，并设计解决方案以优化训练环境中的系统性能。
2、擅长性能和优化，能解决基础设施可扩展性、虚拟化效率和其它复杂、模…工作职责
1、搭建和扩展系统以训练智能体模型，并维护智能体运行的生产平台。 2、主要负责维护和开发训练框架，开发和维护API作为智能体基础设施在训练和生产中的接口。 3、与研究团队合作，负责建立和优化大规模的高性能系统以推进 AI 训练和实验应用程序的落地，与训练推理方向团队合作，探索算法、框架、硬件的协同设计，提升大规模强化学习训练的稳定性和效率。
1、Kubernetes架构设计与开发： 深入理解Kubernetes原生架构的设计理念，参与并主导Kubernetes核心组件的开发和实现。 2、性能调优与优化： 通过监控工具（如Prometheus、Grafana）对Kubernetes集群进行全面性能分析，并优化关键节点、组件和流程，以提升整体系统的稳定性和响应速度。 3、集群部署与运维： 独立负责Kubernetes集群的稳定部署、监控与维护工作，确保集群在高负载环境下的可靠运行。 4、平台化能力建设： 研究并实施Kubernetes平台化的能力建设，提升平台的扩展性、可用性和可管理性。 5、跟踪云原生生态的最新发展趋势，研究并应用新技术以提升底座的稳定性、可扩展性、可维护性。 6、Agent Sandbox 平台设计与开发：基于云原生底座，设计并实现 Agent/Sandbox 全生命周期管理平台，支撑沙箱的规模化运行。
团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。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。 Seed 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、负责超大规模机器学习系统架构的设计开发，解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关； 2、覆盖机器学习系统多个子方向领域的工作，包括：资源调度、分布式模型训练、数据管理、高性能计算等； 3、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入，比如：最新硬件架构、异构计算系统、编译优化技术、强化学习RL/Agent环境交互技术等的引入落地； 4、与算法部门深度合作，进行算法与系统的联合优化。
团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。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。 Seed 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、负责超大规模机器学习系统架构的设计开发，解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关； 2、覆盖机器学习系统多个子方向领域的工作，包括：资源调度、分布式模型训练、数据管理、高性能计算等； 3、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入，比如：最新硬件架构、异构计算系统、编译优化技术、强化学习RL/Agent环境交互技术等的引入落地； 4、与算法部门深度合作，进行算法与系统的联合优化。
团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。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。 Seed 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、负责超大规模机器学习系统架构的设计开发，解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关； 2、覆盖机器学习系统多个子方向领域的工作，包括：资源调度、模型训练、模型推理、数据管理、工作流编排等； 3、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入，比如：最新硬件架构、异构计算系统、编译优化、强化学习RL/Agent环境交互技术等的引入落地； 4、与算法部门深度合作，进行算法与系统的联合优化。