京东
算法开发岗
算法开发岗
发布于 2 小时前基层主管/组长
全职员工仅现场办公高性能计算
高性能计算
Ai Infra
Cuda
分布式训练
大模型训练
推理系统
算子优化
高性能计算
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
巨头核心AI Infra岗、技术壁垒极高、前沿大模型架构，但工作强度较大。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
7万
比高性能计算中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1800 个在招
市场机会
选择适中
上海 · 高性能计算 · 14 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责主导万卡集群大模型训练与推理系统的架构设计与优化，带领技术团队攻克AI基础设施难题
你需要基于CUDA/Triton等底层技术优化算子性能，解决分布式训练中的通信与计算瓶颈，提升集群资源利用率
最低要求
具备万卡规模下大模型训练与推理系统架构设计能力，保障主流框架高效稳定运行
掌握基于CUDA、Triton等语言的底层算子性能调优技术，提升集群资源利用率与任务吞吐量
能够从分布式训练异常中定位通信或计算瓶颈，并制定可验证的优化方案
具备开阔技术视野与前瞻判断力，敢于在高复杂度场景下做出架构决策
符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信
工作职责
主导万卡集群大模型训练与推理系统架构设计，保障主流框架高效稳定运行
基于CUDA、Triton等语言优化底层算子性能，提升集群资源利用率与任务吞吐量
建立系统性诊断机制，定位分布式训练中的通信与计算瓶颈，制定可验证优化方案
组织团队总结高性能计算最佳实践，形成可复用技术方案并推动落地实施
带领技术团队完成基础设施攻关，培养工程师在AI Infra领域的架构设计与优化能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触万卡集群等业界顶尖算力资源，技术壁垒极高，能积累稀缺的大规模分布式系统经验
- 所在部门为探索研究院，技术氛围浓厚，能紧跟大模型底层技术的最前沿发展
- 平台大，项目影响力广，优化成果能直接赋能公司核心AI业务
- 需要带领团队并培养工程师，对技术视野、架构决策力及团队管理能力要求极高
- 具备深厚底层系统优化经验、渴望在AI Infra领域深耕并带领技术团队攻坚克难的资深技术专家
缺点 / 挑战
- 万卡集群调优难度极大，面临极高的技术挑战与排障压力，需要极强的抗压能力
角色解读
- 可向AI Infra技术专家或首席架构师方向发展，成为行业内的底层技术权威
- 也可转型为AI基础设施团队的技术总监，负责更大规模的技术团队与战略规划
- 负责万卡集群大模型训练与推理系统的整体架构设计与落地
- 基于CUDA/Triton进行底层算子性能调优，解决分布式训练中的通信与计算瓶颈
- 带领技术团队攻克AI基础设施难题，总结并沉淀高性能计算最佳实践
- 精通大模型分布式训练与推理架构，具备万卡/千卡集群实战经验
- 熟练掌握CUDA、Triton等底层编程语言，具备极强的算子优化能力
- 具备系统性诊断机制建设能力，能精准定位并解决高复杂度场景下的性能瓶颈
申请策略
- 了解京东探索研究院的最新研究方向和技术栈，在面试中展现对AI Infra未来趋势的前瞻判断
- 准备好应对高复杂度架构决策的面试问题，体现技术深度与业务全局观
- 突出万卡/千卡集群大模型训练/推理架构设计经验，强调系统稳定性与吞吐量指标
- 详细列举CUDA/Triton算子优化及性能提升的具体案例与量化数据
- 展示解决分布式训练通信/计算瓶颈的成功经验，体现系统性诊断与问题解决能力
- 深入研究最新的大模型并行训练策略（如3D并行、ZeRO等）及主流框架底层原理
- 跟进CUDA/Triton的最新特性与优化技巧，保持对GPU硬件架构的敏锐度
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出技术难点、你的架构决策过程、排查思路以及量化的性能提升结果
- 请分享一个你在万卡/千卡集群中解决通信或计算瓶颈的具体案例
- 在使用CUDA/Triton进行算子优化时，你通常的思路和流程是什么？
- 如何设计大模型的训练与推理系统架构以保障高效稳定运行？
- 在带领技术团队攻克基础设施难题时，你如何平衡技术探索与业务交付？
- 复习分布式系统、GPU架构、CUDA编程及大模型训练框架（如Megatron-LM, DeepSpeed）的底层原理
- 准备1-2个具有代表性的性能优化深度案例，能够详细拆解技术细节与踩坑经验
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值80
薪资福利
85较高
作为已上市巨头企业的核心AI Infra岗位，薪资水平处于行业前列，福利体系完善。
薪资信号未披露（AI估算：5千–9万/月）
成长发展
90较高
探索研究院提供顶尖技术场景，万卡集群架构设计能极大提升个人技术壁垒与行业影响力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型训练、推理系统、CUDA、Triton、分布式训练、AI Infra
成长机会培养工程师在AI Infra领域的架构设计与优化能力
业务类型cost_center
工作生活
40较低
JD中提及“拼搏”价值观及高复杂度场景，且未提及弹性工作，工作强度可能较大。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
80较高
参与大模型底层基础设施建设，对推动AI技术发展具有较高行业价值与使命感。
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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