主分类：AI训练推理与计算优化
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "机器学习平台调度工程师（北京/深圳/上海/杭州）",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "TEG",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
"company_name": "腾讯",
"company_industry": "互联网 / 科技 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "tencent.com",
"company_description": "腾讯是一家互联网和科技公司，业务覆盖通信与社交、数字内容、游戏、金融科技、企业服务、云计算与人工智能等方向。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.主导万卡级GPU集群的全局资源调度，通过精细化管理和优化策略，显著提升资源利用率，确保离线和在线任务的高效稳定运行；\r\n2.深入优化RDMA高速网络、分布式存储与计算资源的协同调度，有效解决大规模训练任务中的性能瓶颈，提升整体计算效率；\r\n3.基于Kubernetes、Docker等云原生技术，构建高可用调度框架，全面支持分布式训练框架，实现任务编排、容灾与混部能力，并深入K8s调度器、CSI插件及CRD的开发，推动大规模训推技术的实际落地；\r\n4.积极探索混合云、虚拟化、ARM异构计算等前沿方向，不断推动技术与平台能力的升级和创新。",
"requirements_text": "1.熟练掌握Go/Python/C++至少一门编程语言，精通数据结构和算法，具备扎实的编程基础和问题解决能力；\r\n2.熟悉Kubernetes核心组件（调度器/网络/存储）、容器运行时及CRD开发，具备丰富的大规模集群调优经验，能够有效应对复杂环境下的调度需求；\r\n3.具备OpenMP/MPI/RDMA高性能计算开发经验，熟悉并行计算原理及优化技巧，能够提升大规模训练任务的执行效率；\r\n4.熟悉主流AI框架（Pytorch/TensorFlow等）及训练加速技术（算子优化/显存管理），能够针对AI任务进行深度优化。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"Kubernetes",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"数据结构"
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"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
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"update_date": "20260917",
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"fulltext": "机器学习平台调度工程师（北京/深圳/上海/杭州）\n在腾讯，后台开发工程师不仅是“又快又稳”的问题解决专家，更是生态共创者。你将与技术团队一同沉淀优质代码，让它成为我们共有的宝贵资产。在不同的业务场景和技术发展阶段，你的架构思维也将帮助更多协作团队拓展新的思考。我们也珍视你的挑战精神，同时欢迎你一起参与团队愿景、文化和产品方向的探讨。\n1.主导万卡级GPU集群的全局资源调度，通过精细化管理和优化策略，显著提升资源利用率，确保离线和在线任务的高效稳定运行；\r\n2.深入优化RDMA高速网络、分布式存储与计算资源的协同调度，有效解决大规模训练任务中的性能瓶颈，提升整体计算效率；\r\n3.基于Kubernetes、Docker等云原生技术，构建高可用调度框架，全面支持分布式训练框架，实现任务编排、容灾与混部能力，并深入K8s调度器、CSI插件及CRD的开发，推动大规模训推技术的实际落地；\r\n4.积极探索混合云、虚拟化、ARM异构计算等前沿方向，不断推动技术与平台能力的升级和创新。\n1.熟练掌握Go/Python/C++至少一门编程语言，精通数据结构和算法，具备扎实的编程基础和问题解决能力；\r\n2.熟悉Kubernetes核心组件（调度器/网络/存储）、容器运行时及CRD开发，具备丰富的大规模集群调优经验，能够有效应对复杂环境下的调度需求；\r\n3.具备OpenMP/MPI/RDMA高性能计算开发经验，熟悉并行计算原理及优化技巧，能够提升大规模训练任务的执行效率；\r\n4.熟悉主流AI框架（Pytorch/TensorFlow等）及训练加速技术（算子优化/显存管理），能够针对AI任务进行深度优化。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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