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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:kuaishou:29851

AI调度架构工程师-【算法引擎部】

未披露 · Beijing · 快手科技

主分类:AI训练推理与计算优化
软件开发与 IT
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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        "responsibilities": "AI调度架构工程师-【算法引擎部】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D11721\n发布时间:2026-08-13\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. 本科及以上学历,3年及以上机器学习平台、云原生调度、AI基础设施相关研发经验;\n2. 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;\n3. 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;\n4. 有机器学习平台,GPU调度、弹性调度、训推一体相关项目落地经验者优先;\n5. 具备极强的问题排查能力与攻坚意识,具备良好的沟通协作能力与项目推动能力;\n6. 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调度架构工程师-【算法引擎部】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D11721\n发布时间:2026-08-13\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. 本科及以上学历,3年及以上机器学习平台、云原生调度、AI基础设施相关研发经验;\n2. 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;\n3. 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;\n4. 有机器学习平台,GPU调度、弹性调度、训推一体相关项目落地经验者优先;\n5. 具备极强的问题排查能力与攻坚意识,具备良好的沟通协作能力与项目推动能力;\n6. 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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            "性能优化",
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        "preferred_qualifications": "3. 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;4. 有机器学习平台,GPU调度、弹性调度、训推一体相关项目落地经验者优先",
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