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大模型训练稳定性和容错系统专家-Seed
大模型训练稳定性和容错系统专家-Seed
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
上海市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
分布式系统
GPU
PyTorch
容错
RDMA
NCCL
稳定性
Megatron-LM
DeepSpeed
AI 估算 · 50k–80k
大厂高级专家，技术稀缺，上海薪资水平高
职位详情
关于这个职位
该职位负责字节跳动Seed团队超大规模分布式训练系统的稳定性和容错机制，你将搭建稳定性体系、研发容错能力、进行故障根因分析，并深度参与PyTorch、Megatron-LM等框架优化，确保训练任务高效运行
这是一个技术挑战极高的专家岗位，适合对AI基础设施有浓厚兴趣的资深工程师
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、电子信息、微电子等相关专业优先
有扎实的操作系统原理，熟练掌握Python/C++/Go任意一种开发语言，具备扎实的后端研发与问题排查能力
熟悉分布式训练原理，具备千卡及以上规模集群训练稳定性保障实战经验
熟练掌握PyTorch、NCCL、RDMA等核心技术，能够独立排查训练中的通信异常、性能瓶颈等复杂问题
具备训练容错、断点续训、故障自愈、慢节点治理等相关功能的研发或落地经验，熟悉大模型训练全链路故障场景与解决方案
工作职责
训练稳定性体系搭建与架构优化：负责超大规模分布式训练集群的稳定性架构设计与迭代，定义可量化的稳定性指标，梳理全链路稳定性风险点，建立覆盖全流程的稳定保障体系
容错机制研发与能力落地：主导训练系统容错能力建设，设计并实现秒级异常发现，分钟级自动故障定位和自动恢复的容错机制，大幅提升大规模训练任务有效训练时长
故障根因分析与治理：搭建训练故障智能RCA根因分析体系，常态化复盘各类训练稳定性问题，精准定位计算、通信、存储、内核、框架、调度等各层级故障根源，并形成自动化/智能化分析机制
保持技术敏锐度：深度跟进PyTorch、Megatron-LM、DeepSpeed等主流训练框架特性，调研业界前沿的大规模训练容错、稳定优化技术，持续提升训练系统的可靠性与扩展性
优先资格
熟悉Megatron-LM、DeepSpeed、PyTorch等主流训练框架原理和实现
熟悉GPU硬件特性、国产异构算力，有训练性能优化实战经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动平台资源丰富，豆包等产品用户量领先，影响力大
- 团队技术导向，可与业界顶尖人才合作，成长迅速
- 技术更新快，需持续学习PyTorch、NCCL等底层框架变化
- 适合对分布式系统和AI基础设施有浓厚兴趣、具备扎实底层能力的资深技术专家
缺点 / 挑战
- 参与前沿大模型训练基础设施，技术挑战大、创新空间足
- 工作强度较高，需处理复杂分布式故障和紧急问题
- 大规模集群调试和优化压力大，对耐心和排查能力要求高
角色解读
- 成为AI基础设施领域的资深专家，主导训练系统架构演进
- 向技术Leader或架构师发展，带领团队攻克大规模训练稳定性难题
- 跨领域扩展至AI for Science、机器人等方向，拓展技术视野
- 设计并优化超大规模分布式训练系统的稳定性架构，定义可量化指标并建立保障体系
- 研发秒级异常发现、分钟级自动定位和恢复的容错机制，提升有效训练时长
- 搭建故障根因分析体系，常态化复盘并形成自动化分析机制
- 跟进PyTorch、Megatron-LM等框架特性，引入前沿容错和稳定优化技术
- 扎实的分布式系统和操作系统原理，精通Python/C++/Go之一
- 熟悉PyTorch、NCCL、RDMA等核心技术，能独立排查通信异常和性能瓶颈
- 具备千卡以上集群训练稳定性保障实战经验，熟悉容错、断点续训等方案
- 了解Megatron-LM、DeepSpeed等框架原理及GPU硬件特性
申请策略
- 关注字节跳动Seed团队的技术博客和开源项目，了解技术方向
- 准备分布式训练故障排查的案例，展示系统性思维
- 突出千卡以上集群稳定性保障经验，量化故障恢复时长等指标
- 强调容错、断点续训、故障自愈等实战项目案例
- 展示对PyTorch、NCCL、RDMA等技术的深度使用和排查经验
- 如有Megatron-LM或DeepSpeed源码贡献，务必提及
- 深入理解Megatron-LM/DeepSpeed的并行策略和通信模式
- 学习GPU架构和RDMA网络协议，掌握性能调优工具
面试指南
- 明确问题定义，分点阐述，从现象到根因再到解决方案
- 结合具体项目案例，突出量化指标和团队协作
- 注重系统性和可扩展性，体现对全链路稳定性的思考
- 如何在千卡集群中设计容错机制以最大化有效训练时间？
- 训练中常见的通信异常有哪些？如何排查和定位？
- 如何优化训练稳定性？请举例说明你处理过的慢节点问题
- 对Megatron-LM的模型并行和流水线并行有何理解？
- 如何评估和提升大规模训练任务的可靠性？
职位点评
72
综合评分
大厂AI核心岗，前沿技术栈，薪资优厚，但工作强度大
更适合这类人
追求技术成长和薪酬回报，愿意接受高强度工作挑战的求职者
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
80较高
大厂薪资竞争力强，福利完善，但JD未披露具体数字，面议可能性大。
薪资信号未披露（AI估算：50K-80K/月）
成长发展
85较高
技术前沿（大模型训练、分布式系统），成长空间大，但未明确提及晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、PyTorch、NCCL、RDMA、Megatron、DeepSpeed、GPU
业务类型profit_center
工作生活
50较低
现场办公，工作强度大，未提供WLB信号。
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
75中等
AI大模型是高速增长赛道，职位有探索通用智能的使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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