雇員點(diǎn)評(píng)標(biāo)簽
職位描述
JavaPythonGo分布式技術(shù)云計(jì)算架構(gòu)公有云訓(xùn)練平臺(tái)RAY
崗位職責(zé):
1、打造業(yè)界領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)+AI云平臺(tái)產(chǎn)品，參與公司內(nèi)基于Ray的分布式計(jì)算場景的方案設(shè)計(jì)以及研發(fā)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、圖等場景，滿足大模型時(shí)代的數(shù)據(jù)處理及應(yīng)用需求；
2、參與云平臺(tái)的架構(gòu)設(shè)計(jì)和研發(fā)，包括數(shù)據(jù)處理、資源調(diào)度、模型/算子管理、模型部署服務(wù)等；
3、基于K8S體系構(gòu)建大規(guī)模任務(wù)處理系統(tǒng)，并負(fù)責(zé)GPU、CPU等多種異構(gòu)資源的編排調(diào)度優(yōu)化；
4、參與Ray內(nèi)核/Kuberay以及相關(guān)上層生態(tài)框架的功能開發(fā)&性能優(yōu)化；
5、參與Ray在K8S上的彈性/潮汐資源集群穩(wěn)定性/可觀測(cè)性/平臺(tái)化對(duì)接等能力建設(shè)；
6、負(fù)責(zé)充分利用各種異構(gòu)計(jì)算（GPU、CPU、其他異構(gòu)硬件）、存儲(chǔ)（各種云存儲(chǔ)）、網(wǎng)絡(luò)（VPC、RDMA）等資源，支持主流的PyTorch、Megatron、TensorFlow等訓(xùn)練框架，支持大規(guī)模 LLM 預(yù)訓(xùn)練、Finetuning、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等各種訓(xùn)練范式，支持大模型、生信計(jì)算等各種業(yè)務(wù)場景下算法需求；
7、負(fù)責(zé)訓(xùn)練系統(tǒng)的產(chǎn)品化落地，打造算法工程師友好的、體驗(yàn)一流的公有云訓(xùn)練平臺(tái)；
8、完成領(lǐng)導(dǎo)交辦的其他工作事項(xiàng)。
任職要求:
1、擁有扎實(shí)的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)和良好的編程能力，熟練掌握Linux環(huán)境下的Go/Java/Python等1-2種語言；
2、熟悉K8S工作原理、云原生AI/大數(shù)據(jù)生態(tài)常用的開源組件，或熟悉RAY、Spark等分布式數(shù)據(jù)處理框架；
3、有深度學(xué)習(xí)、大模型、LLM應(yīng)用等平臺(tái)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，或熟悉LangChain、Dify等開源Agent框架；
4、熟悉大模型領(lǐng)域數(shù)據(jù)處理流程/算法Kubernetes 架構(gòu)和生態(tài)；
5、熟悉 Docker/Containerd/Kata 等容器技術(shù)，有豐富的云原生機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)實(shí)踐和開發(fā)經(jīng)驗(yàn)；
加分項(xiàng)：
1、有機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)的工程架構(gòu)落地經(jīng)驗(yàn)，熟練掌握常見的分布式訓(xùn)練、計(jì)算框架（pytorch/tensorflow/ray/spark/flink）原理及工程實(shí)現(xiàn)，熟悉GPU、大模型相關(guān)軟硬件技術(shù)棧；
2、有計(jì)算產(chǎn)品落地經(jīng)驗(yàn)（最好是tob、tog paas/saas 項(xiàng)目或公有云項(xiàng)目，深度使用經(jīng)驗(yàn)也可行）；
3、熟悉NLP、CV相關(guān)的算法和技術(shù)，熟悉大模型訓(xùn)練、RL算法者優(yōu)先；
4、有以下某一方向領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)：CUDA，RDMA，AI Infrastructure，HW/SW Co-Design，High Performance Computing，ML Hardware Architecture (GPU, Accelerators, Networking)，ML for System，Distributed Storage。
工作地點(diǎn)
漢威國際廣場4區(qū)3號(hào)樓
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