AI Infra工程师

1.负责根据公司现有数据格式和存储格式，设计并优化最适合训练任务的数据加载方案，包括但不限于 HDF5、JPEG、Parquet、WebDataset、Numpy、S3 / JuiceFS / Ceph 等格式与存储系统。

2.负责优化 PyTorch DataLoader、数据预取、缓存、shuffle、batching、num_workers、pin_memory、异步加载、CPU-GPU 数据流水线等训练数据加载链路，降低 I/O stall，提高 GPU 利用率。

3.负责定位训练过程中的性能瓶颈，包括 GPU 利用率低、通信瓶颈、存储 I/O 瓶颈、CPU 解码瓶颈、Checkpoint 慢、数据加载慢、多机多卡效率低等问题，并给出可落地的优化方案。

4.负责基于公司业务形态，沉淀标准化训练框架和训练模板，支持 VLA / VLM / LLM / Policy / Diffusion Policy 等模型训练任务，提升算法团队训练效率。

5.负责设计和优化分布式训练方案，包括 DDP、FSDP、DeepSpeed、Megatron、Ray Train、Torch Distributed 等框架在公司业务中的落地。

6.负责建设训练任务 Profiling 和诊断能力，打通 GPU、CPU、网络、存储、DataLoader、Checkpoint、任务调度等关键指标，形成可复用的性能分析方法和 Playbook。

7.负责支持后续多云环境下的自建机器学习平台建设，包括训练任务管理、资源调度、镜像环境、数据挂载、日志监控、任务恢复、Checkpoint 管理、实验管理等能力。

8.负责推动训练基础设施平台化，降低算法同学使用门槛，提升训练任务的可复现性、可维护性和稳定性。

1.本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、自动化等相关专业。

2.熟悉 PyTorch 训练体系，理解 Dataset、DataLoader、Distributed Training、Checkpoint、AMP / BF16、Profiling 等核心机制。

3.熟悉至少一种分布式训练框架或方案，如 DDP、FSDP、DeepSpeed、Megatron-LM、Ray Train、Torch Distributed 等。

4.熟悉大规模训练中的数据加载优化方法，理解数据格式、存储系统、数据预取、缓存、shuffle、CPU 解码、GPU 等待等问题。

5.熟悉 Linux 系统，具备较强的问题定位能力，能够使用 PyTorch Profiler、NVIDIA Nsight Systems / Compute、nvidia-smi、iostat、perf、strace、tcpdump 等工具分析性能瓶颈。

6.熟悉 GPU 训练性能优化，理解 GPU Utilization、MFU、显存占用、通信开销、I/O stall、batch size、梯度累积等指标。

7.熟悉至少一种存储系统或协议，如 JuiceFS、Ceph、NFS、S3、OSS、POSIX 文件系统等，理解大规模训练场景下存储 I/O 对训练效率的影响。

8.熟悉 Kubernetes、Docker、容器化训练环境，有训练平台、机器学习平台、GPU 集群或多云平台建设经验者优先。

9.熟练掌握 Python，具备良好的工程实现能力；熟悉 Go / C++ / CUDA / Triton 者优先。