岗位职责
大规模GPU集群调度与优化：
- 主导万卡级GPU集群的全局资源调度，提升资源利用率与任务执行效率，保障离线/在线任务的高效稳定运行
- 优化RDMA高速网络、分布式存储与计算资源的协同调度，解决大规模训练任务中的性能瓶颈
- 基于Kubernetes、Docker等云原生技术，构建高可用调度框架，支持分布式训练框架，实现任务编排、容灾与混部能力。深入K8s调度器、CSI插件及CRD开发，推动大规模训推技术落地。
岗位要求
熟练掌握Go/Python/C++至少一门语言，精通数据结构和算法
熟悉Kubernetes核心组件（调度器/网络/存储）、容器运行时及CRD开发，具备大规模集群调优经验
具备OpenMP/MPI/RDMA高性能计算开发经验
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）
软性素质
强烈的技术自驱力，能快速学习GPU/NPU新硬件架构及前沿论文技术
优秀的跨团队协作能力，适应复杂业务场景的技术攻坚
加分项
有万卡级GPU集群调度实战经验（如弹性任务抢占、跨集群资源池化）
熟悉分布式训练框架、大规模训练推理等技术
在MLSys/ATC等顶会发表过资源调度相关论文
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