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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"responsibilities": "AI调度工程师\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1020\n工作地点:北京\n发布时间:2026-08-14\n\n岗位职责\n1、基于云原生打造快手下一代训推调度平台,构建万卡规模的GPU调度能力,支撑包括大模型、生成式推荐等核心模型的训练与推理调度;\n2、支撑数据、训练、推理等全场景AI负载生命周期管理,构建训推一体的统一调度架构,落地统一的配额和算力管理机制,实现负载高效协同与资源精准管控;\n3、深耕 GPU 调度与性能优化,落地 GPU 拓扑感知、优先级、抢占、QoS 感知等调度能力,支撑万卡级大规模 AI 任务高效运行;\n4、聚焦大模型云原生基础设施建设,负责高性能网络与存储加速、多云部署与调度能力,解决大模型训推理在通信、调度上的关键挑战,持续推动云原生与 AI 技术深度融合与架构创新。\n\n任职要求\n1、熟悉Golang/Java/Python至少一种编程语言,具备扎实的代码功底,能独立负责核心模块的设计与开发;\n2、深入理解Kubernetes核心原理,熟悉调度器、资源扩展机制、容器运行时,有Kubernetes开发和维护经验;\n3、有机器学习平台,GPU调度、弹性调度等实习经验优先;\n4、对AI技术有浓厚兴趣,具备持续学习能力与创新思维,有强烈的ownership和责任心。",
"requirements_text": "AI调度工程师\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1020\n工作地点:北京\n发布时间:2026-08-14\n\n岗位职责\n1、基于云原生打造快手下一代训推调度平台,构建万卡规模的GPU调度能力,支撑包括大模型、生成式推荐等核心模型的训练与推理调度;\n2、支撑数据、训练、推理等全场景AI负载生命周期管理,构建训推一体的统一调度架构,落地统一的配额和算力管理机制,实现负载高效协同与资源精准管控;\n3、深耕 GPU 调度与性能优化,落地 GPU 拓扑感知、优先级、抢占、QoS 感知等调度能力,支撑万卡级大规模 AI 任务高效运行;\n4、聚焦大模型云原生基础设施建设,负责高性能网络与存储加速、多云部署与调度能力,解决大模型训推理在通信、调度上的关键挑战,持续推动云原生与 AI 技术深度融合与架构创新。\n\n任职要求\n1、熟悉Golang/Java/Python至少一种编程语言,具备扎实的代码功底,能独立负责核心模块的设计与开发;\n2、深入理解Kubernetes核心原理,熟悉调度器、资源扩展机制、容器运行时,有Kubernetes开发和维护经验;\n3、有机器学习平台,GPU调度、弹性调度等实习经验优先;\n4、对AI技术有浓厚兴趣,具备持续学习能力与创新思维,有强烈的ownership和责任心。",
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