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职位搜索/快手/机器学习平台工程师-算法引擎部
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快手 (Kwai)

职位信息

北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
普通员工/个人贡献者

标签

机器学习平台分布式训练云原生GPU调度Hpa/Vpa/Keda
💡

核心评价

技术前沿、成长空间巨大的头部互联网AI基础设施核心岗,薪资竞争力强,但需面对较高工作挑战。

机器学习平台工程师-算法引擎部

🤖 AI 估测:¥35K-60K

发布时间:20 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个机器学习平台工程师岗位,你将参与设计与研发快手公司级的机器学习平台,赋能深度学习及大模型等核心AI的模型迭代
你的工作重点是打造业界领先的机器学习自动化架构,并构建大模型分布式推理编排系统,支撑模型从开发到部署的全生命周期管理

✓工作职责

参与设计与研发快手公司级机器学习平台,赋能深度学习及大模型等核心AI的模型迭代
打造业界领先的机器学习自动化架构,支持模型开发、评估、部署、监控全链路智能闭环,集成模型版本控制、元数据管理等功能,支撑模型全生命周期管理,驱动核心业务指标持续突破
构建大模型分布式推理编排系统,实现多机角色调度,支持千亿级参数模型的分布式训练与推理任务拆分及协同计算
深度参与云原生AI基础设施的技术演进,研发包括:面向AI负载的预测式弹性伸缩系统,GPU资源调度与混部,高性能存储加速引擎等方向,持续推动云原生与AI技术的深度融合创新

⭐最低要求

具有Golang/Java/C++等至少一种高级语言开发经验
熟悉Kubernetes工作原理,熟悉调度器、资源扩展机制、容器运行时,有Kubernetes开发和维护经验
有机器学习平台研发经验, 有大规模训练任务和推理服务的编排、在离线混部及资源调度经验者优先
掌握HPA/VPA/KEDA伸缩策略,具备时序预测算法开发能力及生产环境落地经验优先
具备良好的沟通能力和团队协作精神,严谨的工作态度,注重工程质量,有独立解决各种系统问题的能力
善于学习新的知识,动手能力强,有强烈的责任心,喜欢钻研技术

👍优先资格

有大规模训练任务和推理服务的编排、在离线混部及资源调度经验者优先
掌握HPA/VPA/KEDA伸缩策略,具备时序预测算法开发能力及生产环境落地经验优先
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