后端调度编排工程师-Data AML

1、分布式编排调度中的资源效能优化，通过工程手段，提升单位算力上支持的业务/模型规模； 1）使用/二次开发围绕Kubernetes/Godel生态的分布式调度框架，在不同的业务场景下合理选型，并依据不同场景的特点进行集群的利用率/均匀性的调度策略优化； 2）对接/扩展各类模型、业务的AutoScaling以及自动并行的工作；通过对不同模型的负载建模分析的方法，为模型的资源请求进行自动优化，规模化的优化资源使用效率，达到全局最优； 3）负责不同优先级服务的抢占/驱逐功能；负责不同集群不同类型资源间的拆借/混部对接工作；负责多机房、多地域、多云场景的调度/负载适配； 2、建设面向下一代超大超深推荐模型的训练系统架构： 1）围绕超大规模Embedding以及超大规模GPU同步训练建设弹性、鲁棒的分布式训练Runtime； 2）设计、优化面向未来推荐广告模型调研范式（例如RL/Finetune/蒸馏）的分布式计算API以及Runtime； 3）对接平台，优化分布式训练的可诊断性以及易用性； 3、建设面向下一代推荐系统的在线编排架构： 1）围绕超大规模Embedding的在线训练场景，构建健壮、稳定的分布式模型推理架构； 2）结合业务的调研实验模式，优化推荐广告模型在线架构的易用性和MLOps流程。

1、熟练掌握Linux环境下的Go/Python至少1种编程语言，有良好的编程习惯及编码能力； 2、熟悉分布式系统原理，有机器学习系统相关实践和开发经验优先； 3、熟悉开源的分布式调度框架，诸如Kubernetes（K8s），Yarn（Flink，MapReduce），Mesos，Celery，对其中至少一种有实践积累者优先； 4、熟悉开源的分布式编排系统，例如veRL，vLLM，Ray，TFX，对其中至少一种有开发经验者优先； 5、有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力，能够快速响应和行动。