Ray计算引擎研发工程师

​ 参与Ray计算引擎的架构改进、性能调优与稳定性建设。 基于Ray和PyTorch框架，研发或优化分布式训练/推理任务调度、容错与加速组件。 为内部AI、大数据等业务场景提供稳定的分布式计算服务支持，并解决技术难题。 跟进开源社区（Ray、PyTorch Distributed等）前沿技术，推动技术方案落地。

​ 硕士学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业。 熟练掌握Python，具备扎实的编程能力和良好的代码风格。 熟悉PyTorch框架，了解其分布式训练（如DDP、FSDP）的基本原理与使用。 具备以下条件者优先： 有Ray、Spark、Dask等分布式计算框架的实际使用或源码阅读经验。 熟悉分布式系统原理，了解任务调度、容错、通信（gRPC/NCCL）等机制。 在深度学习、强化学习、大模型训练等方向有项目或研究经验。 具备优秀的问题分析和解决能力，对技术有热情，乐于团队协作。 立即投递