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        "job_title": "大模型训练存储系统专家-Seed",
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        "company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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        "degree": "未披露",
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        "responsibilities": "团队介绍：字节跳动Seed团队成立于2023年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。\nSeed团队在AI领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE等超过50个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包App用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均Token调用量行业领先。\n\n1、负责机器学习系统存储相关组件的设计和开发，服务于各方向场景（LLM/CV/Speech等）的数据加载模块和模型状态持久化，从而优化任务IO性能，提升有效训练时间；\n2、负责设计和实现面向机器学习场景的文件系统，使用内存、SSD、HDD以及云端对象存储等介质进行数据的持久化存储和管理，均衡的优化存储性能与成本；\n3、负责Kubernetes场景下各类存储系统的接入、管理、治理、监控；\n4、负责多机房、多地域、多云场景的在任务数据联合调度，优化跨区域数据传输，实现负载的合理化分布。",
        "requirements_text": "1、熟练掌握Linux环境下的C++/Go/Python/Shell等1至2种以上语言；\n2、熟悉Kubernetes架构和生态，熟悉PV/CSI等云原生容器存储技术，有丰富的机器学习系统实践和开发经验；\n3、掌握分布式系统原理，参与过分布式系统的设计、开发和维护；\n4、有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分；\n5、有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力，能够快速的响应和行动；\n6、有良好的工作文档习惯，及时按要求撰写更新工作流程及技术文档。\n\n加分项：\n1、熟悉至少一种主流的机器学习框架（如PyTorch/Megatron-LM）；\n2、熟悉Fuse用户态文件系统，分布式缓存系统（如Alluxio），云原生存储编排系统(如Fluid)等；\n3、熟悉操作系统内核，高性能RDMA网络通信等；\n4、在计算机系统存储顶会（包括但不限于OSDI/SOSP/FAST）上有文章发表经验。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "C++",
            "Linux",
            "Kubernetes",
            "PyTorch",
            "机器学习",
            "分布式系统",
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        "contact_methods": [
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    "fulltext": "大模型训练存储系统专家-Seed\n职位描述\n团队介绍：字节跳动Seed团队成立于2023年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。\nSeed团队在AI领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE等超过50个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包App用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均Token调用量行业领先。\n\n1、负责机器学习系统存储相关组件的设计和开发，服务于各方向场景（LLM/CV/Speech等）的数据加载模块和模型状态持久化，从而优化任务IO性能，提升有效训练时间；\n2、负责设计和实现面向机器学习场景的文件系统，使用内存、SSD、HDD以及云端对象存储等介质进行数据的持久化存储和管理，均衡的优化存储性能与成本；\n3、负责Kubernetes场景下各类存储系统的接入、管理、治理、监控；\n4、负责多机房、多地域、多云场景的在任务数据联合调度，优化跨区域数据传输，实现负载的合理化分布。\n\n职位要求\n1、熟练掌握Linux环境下的C++/Go/Python/Shell等1至2种以上语言；\n2、熟悉Kubernetes架构和生态，熟悉PV/CSI等云原生容器存储技术，有丰富的机器学习系统实践和开发经验；\n3、掌握分布式系统原理，参与过分布式系统的设计、开发和维护；\n4、有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分；\n5、有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力，能够快速的响应和行动；\n6、有良好的工作文档习惯，及时按要求撰写更新工作流程及技术文档。\n\n加分项：\n1、熟悉至少一种主流的机器学习框架（如PyTorch/Megatron-LM）；\n2、熟悉Fuse用户态文件系统，分布式缓存系统（如Alluxio），云原生存储编排系统(如Fluid)等；\n3、熟悉操作系统内核，高性能RDMA网络通信等；\n4、在计算机系统存储顶会（包括但不限于OSDI/SOSP/FAST）上有文章发表经验。\n团队介绍：字节跳动Seed团队成立于2023年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。\nSeed团队在AI领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE等超过50个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包App用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均Token调用量行业领先。\n\n1、负责机器学习系统存储相关组件的设计和开发，服务于各方向场景（LLM/CV/Speech等）的数据加载模块和模型状态持久化，从而优化任务IO性能，提升有效训练时间；\n2、负责设计和实现面向机器学习场景的文件系统，使用内存、SSD、HDD以及云端对象存储等介质进行数据的持久化存储和管理，均衡的优化存储性能与成本；\n3、负责Kubernetes场景下各类存储系统的接入、管理、治理、监控；\n4、负责多机房、多地域、多云场景的在任务数据联合调度，优化跨区域数据传输，实现负载的合理化分布。\n1、熟练掌握Linux环境下的C++/Go/Python/Shell等1至2种以上语言；\n2、熟悉Kubernetes架构和生态，熟悉PV/CSI等云原生容器存储技术，有丰富的机器学习系统实践和开发经验；\n3、掌握分布式系统原理，参与过分布式系统的设计、开发和维护；\n4、有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分；\n5、有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力，能够快速的响应和行动；\n6、有良好的工作文档习惯，及时按要求撰写更新工作流程及技术文档。\n\n加分项：\n1、熟悉至少一种主流的机器学习框架（如PyTorch/Megatron-LM）；\n2、熟悉Fuse用户态文件系统，分布式缓存系统（如Alluxio），云原生存储编排系统(如Fluid)等；\n3、熟悉操作系统内核，高性能RDMA网络通信等；\n4、在计算机系统存储顶会（包括但不限于OSDI/SOSP/FAST）上有文章发表经验。",
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