平头哥平头哥-存储介质算法专家-上海/杭州
任职要求
1、具备半导体行业3年以上工作经验，有NAND原厂/SSD产品相关经验者优先 2、熟悉NAND基本功能和指令、功能特性及应用方案，了解NAND失效模型、测试方案设计及失效分析方法 3、熟悉…
工作职责
1、根据NAND的特性与功能，为SSD项目提供NAND选型指导 2、支撑主控芯片以及固件弹性设计，实现对多代次和多厂商介质的兼容性 3、结合产品应用场景，开展介质可靠性分析及失效模型研究，输出高可靠的固件方案和高效的验证方案 4、端到端交付介质应用方案，定位分析介质问题并提供相应系统解决方案，保障介质领域无风险遗留 5、负责业内介质供应商技术交流，支撑封测领域介质测试用例开发设计及拦截效率的提升，完成质量代价成本最小化，确保介质可靠应用 6、开展新类型介质(PCM/ReRAM/SCM)特性研究，为控制器和产品研发做提前准备
1、负责存储相关组件的设计和开发，服务于大模型推理和训练场景，包括模型分发加载、KV Cache存储和优化，数据IO性能优化，提高核心性能指标； 2、负责设计和实现面向海量数据模型训练和视频转码的分布式缓存文件系统，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、负责设计和实现面向多模态内容理解和检索元数据管理服务。
1、负责存储相关组件的设计和开发，服务于大模型推理和训练场景，包括模型分发加载、KV Cache存储和优化，数据IO性能优化，提高核心性能指标； 2、负责设计和实现面向面向海量数据模型训练和视频转码的分布式缓存文件系统，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、负责设计和实现面向多模态内容理解和检索元数据管理服务。
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。
【职位描述】 1、设计和实现机器学习平台业务系统, 包括工具链/组件等AI基础设施, 落地业务功能需求； 2、高效优化和部署 计算机视觉、语音识别、语音合成、自然语言处理 等业务模型； 3、与公司各算法部门深度合作, 分析业务性能瓶颈和系统架构特征, 软硬件结合优化, 实现极致性能。