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职位搜索/字节跳动/AI SRE工程师-飞书
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字节跳动 (ByteDance)

职位信息

北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
普通员工/个人贡献者

标签

GPUSREPyTorch成本优化GOTensorFlow监控报警
💡

核心评价

头部大厂AI基础设施SRE岗,技术前沿,成长性佳,薪资竞争力强,WLB信息不明。

AI SRE工程师-飞书

🤖 AI 估测:¥35K-60K

发布时间:3 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个专注于保障飞书AI业务稳定性和优化GPU资源成本的SRE工程师岗位
你将负责建立AI业务的SLO体系,确保大模型开发、训练、部署的高可用性,同时通过技术手段提升GPU资源利用率,实现业务稳定性与成本的平衡
需要与算法、模型、基础设施等多个团队深度协作,推动技术方案落地

✓工作职责

负责飞书AI类业务稳定性保障,包括飞书相关业务在大规模GPU集群上的稳定可靠运行,建立完善的AI类业务SLI/SLO体系,保障大模型开发、训练、部署各环节的高可用性,将业务中断风险降至最低,MTTR保持行业领先水平
负责飞书GPU资源成本管理与优化,包括GPU资源的全生命周期管理,探索各种技术手段提升GPU资源利用率,优化单位有效TFLOPS成本,推动算力成本压降,实现“业务需求、稳定性与成本”的平衡
设计、开发SRE相关平台和AI能力,包括稳定性架构治理、监控报警、预案与演练、定位与止损、资源与成本等相关方向
跨团队协同与技术落地,与算法、模型、深度协作,理解业务需求,从稳定性与成本角度给出专业意见,推动技术方案落地
与基础设施团队深度合作,跟进领域前沿技术,探索在稳定性、成本方向的技术创新及业务价值落地

⭐最低要求

本科及以上学历,计算机、软件工程、电子信息等相关专业,2年及以上GPU相关SRE或运维开发经验,主导过AI类业务或GPU集群的稳定性治理或成本优化项目
熟悉常见GPU硬件架构,熟悉GPU集群部署、调试与性能优化,有GPU集群运维经验
熟悉AI模型训练/推理流程,了解TensorFlow/PyTorch等框架,能从系统层面优化模型算力占用与执行效率
熟练掌握至少一种编程语言(Python/Go/Shell)及Vibe coding工具、技巧,能独立开发运维自动化工具或平台组件
有丰富的生产环境故障排查和性能调优经验,能够快速定位和解决问题
具备强烈的责任心与问题驱动意识,具备优秀的沟通和协作能力
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