字节跳动
高性能集合通信库工程师-网络
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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