职位描述
1. 负责分布式大语言模型 (LLM) 推理系统的底层基础设施研究与探索，包括 GPU 和 RDMA 等，提升 GPU 环境下的稳定性和计算效率；
2. 负责大规模模型训练场景优化工作，通过建设全面的异常发现、故障自愈机制，提升平台训练 MFU，降低训练成本；
3. 基于容器以及 Kubernetes 技术，负责对机器学习领域中的资源调度、模型训练、模型推理、数据管理等多个子方向的成本效率优化工作；
4. 持续关注并跟进业界技术发展，比如超长上下文、思维链、多模态方向；
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机相关专业；
2. 掌握常用数据结构与算法，具备扎实的编程基础和良好的编码习惯；
3. 熟悉至少一种编程语言（如 Golang、Java、Python 等）;
4. 有 Docker、Kubernetes、vLLM、SGLang、RouteLLM 等技术的学习或实践经验者优先，参与过开源项目更佳；
5. 积极主动，自驱力强，具备良好的团队合作精神和解决问题的能力；
6. 对如下一个或多个领域有浓厚的兴趣，并愿意付出自己的时间进行深入研究和探索：
a. 机器学习框架：PyTorch、TensorFlow等机器学习框架、GPU等异构计算芯片及优化、MLOps、CV/NLP/搜广推等领域模型算法等；
b. 云原生：Kubernetes及容器系统、大规模训练任务和推理服务编排和调度、镜像加速等；