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字节跳动
高性能集合通信库工程师-网络
立即应聘

高性能集合通信库工程师-网络

发布于 大约 11 小时前

普通员工/个人贡献者

北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
性能优化
RDMA
NCCL
分布式训练
网络通信
AI集群
集合通信
All2All
Allreduce

AI 估算 · 30k–50k

AI方向高性能通信专家岗位,字节跳动待遇优厚,技能稀缺度高,市场竞争力强。

职位详情

关于这个职位

这是一个专注于高性能集合通信库(CCL)研发的工程师岗位,主要负责设计、开发和优化多卡/多机场景下的通信库,基于RDMA等技术提升AI集群通信效率

你将与训练、推理等团队协作,解决分布式训练中的通信瓶颈,推动自研通信库架构演进
适合对分布式系统、网络通信和性能优化有深入理解的技术专家

最低要求

本科及以上,计算机、电子工程相关专业

扎实的分布式系统知识,熟悉大规模AI集群架构、网络通信原理及RDMA技术
熟悉常见集合通信算法(如Ring、Tree、Halving-Doubling),了解集合通信库(NCCL等)实现原理
具备复杂问题分析能力,能独立完成性能调优与故障排查

工作职责

核心研发工作:

)负责集合通信库(CCL)设计、开发与优化,支持多卡/多机场景下的高性能通信
)基于RDMA和Scale-up等互联技术,研发高速通信库及相关工具
)探索通信与计算的协同优化,设计通信算子与计算算子的融合方案
性能优化与问题解决:
)分析并优化AI集群中单机内/多机间的集合通信性能(如AllReduce、All2All等),突破软硬件性能瓶颈
)解决分布式训练/推理场景中的通信问题,适配复杂应用场景需求
)利用Triton等工具开发高性能通信计算融合算子,优化端到端通信延迟
技术协作与生态建设:
)与训练、推理、自研软硬件等团队协作,优化AI模型通信效率,支撑整体系统性能提升
)洞察集合通信技术趋势,推动自研通信库的架构演进与生态适配

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 位于AI基础设施核心岗位,技术影响力大,涉及前沿的RDMA和集合通信技术
  • 字节跳动平台资源丰富,能接触到大规模AI集群和实际业务场景
  • 技能积累硬核,市场稀缺性高,职业发展前景广阔
  • 技术门槛高,需要对分布式系统、网络和底层硬件有深入理解,学习曲线陡峭
  • 工作强度可能较大,涉及性能调优和线上问题排查,需要较强抗压能力
  • 技术迭代快,需持续跟进通信算法和硬件发展,保持知识更新

缺点 / 挑战

  • 适合对分布式系统、网络通信和性能优化有浓厚兴趣,喜欢挑战底层技术瓶颈、追求极致性能的工程师

角色解读

  • 技术纵深发展,成为集合通信领域专家,主导自研通信库架构演进
  • 横向拓展到AI芯片、网络硬件优化等方向,成为系统全栈工程师
  • 向技术管理岗位发展,领导高性能计算团队
  • 设计、开发和优化高性能集合通信库(CCL),支持多卡/多机场景下的高速通信
  • 基于RDMA和Scale-up等互联技术研发通信库及相关工具,突破通信性能瓶颈
  • 与训练、推理团队协作,解决分布式训练/推理中的通信问题,优化端到端延迟
  • 扎实的分布式系统知识,熟悉大规模AI集群架构和网络通信原理
  • 精通RDMA技术,熟悉集合通信算法(Ring、Tree等)和NCCL等库的实现
  • 具备复杂问题分析和性能调优能力,能独立使用Triton等工具开发算子

申请策略

  • 在简历中量化性能优化成果(如将AllReduce延迟降低30%),体现技术深度
  • 关注字节跳动在AI基础设施方面的公开技术分享,面试中展现对其技术栈的了解
  • 突出分布式系统或高性能计算相关项目经验,特别是集合通信库的优化经历
  • 强调RDMA、NCCL等技术的实际应用案例,展示性能调优成果(如延迟降低、带宽提升)
  • 如有TRITON或CUDA开发经验,务必重点描述
  • 深入理解NCCL源码和常见集合通信算法,动手实现简单原型
  • 学习RDMA编程(如libibverbs)和Scale-up互联技术(如NVLink)
  • 熟悉AI分布式训练框架(如PyTorch DDP、DeepSpeed)的通信机制

面试指南

  • 从算法原理入手,对比不同场景下的适用性,并给出实际调优案例
  • 结合具体技术(如RDMA、GPU Direct)说明优化思路,强调问题分析和量化指标
  • 展示系统思维,从硬件拓扑、网络协议、通信库实现等多层面分析
  • 请解释Ring AllReduce算法的原理及其与Tree AllReduce的优劣
  • 在RDMA通信中,如何解决内存注册和零拷贝问题?
  • 如何诊断并优化分布式训练中的通信瓶颈?请举例
  • NCCL中是如何实现通信与计算重叠的?
  • 假设我们有一个8机8卡的集群,你会如何设计AllReduce通信策略?

职位点评

69
综合评分

头部互联网公司,前沿技术栈,高成长但生活平衡一般。

更适合这类人
最适合追求技术深度和职业成长、能接受较高工作强度的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活40
使命价值70

薪资福利

75中等

字节跳动作为一线互联网公司,薪资竞争力强,但具体薪资未披露,福利方面JD未明确提及,综合来看补偿性动机满足程度较好。

薪资信号未披露(AI估算:30K-50K/月)

成长发展

90较高

岗位涉及前沿技术(RDMA、集合通信、AI集群),技术深度高,有较大成长空间,但JD未明确提及晋升通道,信号来自技术本身。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈RDMA、NCCL、Triton、集合通信、AI集群
业务类型profit_center

工作生活

40较低

仅现场办公,地点北京,互联网公司通常工作强度较高,JD未提及任何WLB信息,生活化动机满足程度偏低。

工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及(无法判断)

使命价值

70中等

AI基础设施领域属于高速增长赛道,岗位对提升AI训练效率有直接社会价值,但JD未提及使命感表述,意义感中等偏上。

行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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