超大规模异构算力集群智能调度研发

1. 负责10万卡级GPU/NPU异构算力集群规划，研究下一代异构计算架构与高性能网络/存储落地。 2. 构建10万卡级分布式调度系统，开发基于强化学习的智能调度算法，优化跨集群算力利用率。 3. 针对LLM大模型训练与推理场景，深度优化计算、通信策略及底层算子。 4. 规划跨地域容灾方案与硬件故障预测机制，构建高可用的自愈型基础设施。 5. 跟踪新一代AI芯片趋势，参与Kubernetes、Ray等国际开源社区，推动技术标准制定。

1. 计算机科学、电子工程、体系结构或相关领域的本硕博在校生。 2. 扎实的数据结构与算法功底，熟练掌握Python、Golang、C/C++等编程技能，具备极佳的工程素养。 3. 在分布式系统架构（K8s/Ray/Horovod）、高性能计算（CUDA/Triton底层优化）、网络协议栈（RDMA）或调度算法方面有深入研究。 4. 具备优秀的系统架构思维与跨团队协作能力。 5. 在相关领域顶级学术会议（如OSDI、SOSP、SIGMOD、ATC等）有论文发表经历，或主导过重磅开源项目者优先。