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职位搜索/米哈游/大模型训练平台研发工程师
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米哈游 (miHoYo)

职位信息

上海市 / 北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
普通员工/个人贡献者

标签

高性能计算RDMA机器学习平台NCCL分布式训练Megatron-LMDeepSpeedGpu集群调度
💡

核心评价

技术顶尖、成长性极强的大厂AI基础设施岗,薪资竞争力高,但需接受现场办公及可能的高强度工作。

大模型训练平台研发工程师

🤖 AI 估测:¥45K-80K

发布时间:14 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

该职位是米哈游的大模型训练平台研发工程师,主要负责设计和开发支撑千卡GPU集群的大规模训练作业调度系统
你需要深度优化训练资源利用率与网络通信性能,并构建训练任务的可观测体系,是一个技术挑战性极高的基础设施研发岗位

✓工作职责

主导 基于 Kubernetes 的大规模训练作业调度系统 设计,支持千卡 GPU 集群的弹性伸缩、拓扑感知、容错恢复
深度优化训练资源利用率:实现 Gang Scheduling、Bin Packing、抢占式调度、Spot 实例混部
构建高性能训练网络栈:优化 RDMA/RoCE v2 配置,调优 NCCL 通信参数,解决 AllReduce 瓶颈
集成并扩展主流训练框架(DeepSpeed, Megatron-LM, FSDP, JAX)与 通信库(NCCL, Gloo)
设计训练任务可观测体系:监控 GPU 利用率、通信带宽、显存碎片、Loss 异常等关键指标
探索新型硬件协同优化:NVIDIA NIC(如 ConnectX-7)、GPU Direct RDMA(GDR)、NVLink 拓扑感知调度

⭐最低要求

5 年以上 Kubernetes 深度使用或二次开发经验,熟悉 Scheduler Framework、CRD、Operator
有 大规模 GPU 集群(≥100 卡)调度系统 实战经验,熟悉 Volcano / Kueue / YuniKorn 等批处理调度器
了解分布式训练通信原理,有 NCCL 调优、RDMA 故障排查、AllReduce 性能分析经验优先
参与过企业级机器学习平台(如 Kubeflow, Metaflow, SageMaker, PAI)核心模块开发
熟悉主流训练框架:DeepSpeed(ZeRO, Offload)、Megatron-LM(Tensor/Pipeline Parallel)、PyTorch FSDP
了解高性能网络硬件:NVIDIA ConnectX 系列 NIC、InfiniBand vs RoCE、GPUDirect 技术

👍优先资格

有 NCCL 调优、RDMA 故障排查、AllReduce 性能分析经验优先
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