{
    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "大模型 AI 算力工程师",
        "job_level": "高级",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "",
        "location": "北京·海淀区·上地",
        "work_mode": "现场办公",AI生成
        "job_category": "AI算力与基础设施交付工程师"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "小米",
        "company_industry": "互联网",
        "company_size": "10000人以上",
        "company_website": "",
        "company_description": "小米集团成立于2010年4月，2018年7月9日在香港交易所主板挂牌上市(1810.HK)，是一家以智能手机、智能硬件和IoT平台为核心的消费电子及智能制造公司。"
    },
    "compensation": {
        "salary_range": {
            "min": 45000,
            "max": 65000,
            "currency": "元",
            "cycle": "月"
        },
        "benefits": "五险一金 | 补充医疗保险 | 定期体检 | 年终奖 | 股票期权 | 带薪年假 | 餐补 | 节日福利 | 12%公积金"
    },
    "requirements": {
        "working_years": 5,
        "degree": "本科",
        "language": "中文",AI生成
        "visa_support": "",
        "responsibilities": "AI算力\nCPU存储\nK8s\nGPU池化\ngpu算力\n- 万卡集群调度与管理：基于 Kubernetes 建设和运营万卡级 GPU 集群，负责 GPU 适配、拓扑感知调度、Gang 调度、GPU 故障自愈、全链路可观测等核心能力，支撑⼩⽶⾃研大模型 MiMo 的训练和推理等重点业务场景\n- GPU 池化和利用率提升：统⼀纳管小米 GPU 资源，推进 GPU 调度优化、资源池化、GPU 虚拟化、训推混部等关键技术研发，持续提升全集团 GPU 资源利用率，实现技术降本增效\n- GPU 核心能力建设：持续探索前沿 GPU 芯片的技术特性，包括国产卡适配、混合精度、模型量化、显存优化等技术，将芯片能力转化为业务竞争力，有力支撑集团 AI 战略落地",
        "requirements_text": "- 熟悉主流 GPU 训练和推理芯片，熟悉 CUDA 生态，有大模型训练和推理优化经验优先\n- 熟悉 Kubernetes 和 GPU 算力管理，有万卡集群建设和 GPU 利用率提升经验优先\n- 熟练 Go/Python/C++至少一门语言，有 PyTorch/Volcano/Megatron/SGLang 框架熟悉者优先\n- 计算机相关专业，本科及以上学历",
        "skills": [AI生成
            "业务理解与场景抽象",
            "模型训练与算法优化",
            "部署上线与环境配置",
            "编程与代码实现"
        ],
        "preferred_qualifications": "",
        "job_highlights": "5-10年 | 本科"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "李海",
        "contact_methods": [
            {
                "type": "apply_link",
                "value": "https://www.zhipin.com/job_detail/2ee2729d59cbaca90nJ709S0EVFY.html"
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        ]
    },
    "posting": {
        "posting_id": "2ee2729d59cbaca90nJ709S0EVFY",
        "post_date": "",
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        "update_date": "",
        "job_url": "https://www.zhipin.com/job_detail/2ee2729d59cbaca90nJ709S0EVFY.html"
    },
    "fulltext": "AI算力\nCPU存储\nK8s\nGPU池化\ngpu算力\n职位描述\n- 万卡集群调度与管理：基于 Kubernetes 建设和运营万卡级 GPU 集群，负责 GPU 适配、拓扑感知调度、Gang 调度、GPU 故障自愈、全链路可观测等核心能力，支撑⼩⽶⾃研大模型 MiMo 的训练和推理等重点业务场景\n- GPU 池化和利用率提升：统⼀纳管小米 GPU 资源，推进 GPU 调度优化、资源池化、GPU 虚拟化、训推混部等关键技术研发，持续提升全集团 GPU 资源利用率，实现技术降本增效\n- GPU 核心能力建设：持续探索前沿 GPU 芯片的技术特性，包括国产卡适配、混合精度、模型量化、显存优化等技术，将芯片能力转化为业务竞争力，有力支撑集团 AI 战略落地\n职位要求\n- 熟悉主流 GPU 训练和推理芯片，熟悉 CUDA 生态，有大模型训练和推理优化经验优先\n- 熟悉 Kubernetes 和 GPU 算力管理，有万卡集群建设和 GPU 利用率提升经验优先\n- 熟练 Go/Python/C++至少一门语言，有 PyTorch/Volcano/Megatron/SGLang 框架熟悉者优先\n- 计算机相关专业，本科及以上学历"
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