GPU调度研发工程师/专家

万卡级 GPU 调度系统建设： 参与大规模 GPU 集群调度系统建设，围绕 Quota、优先级、抢占、弹性伸缩、碎片整理、拓扑感知调度等能力提升资源效率。

训推统一调度： 面向大模型训练、后训练、推理服务等不同负载，设计训推统一调度、潮汐混部、在线离线协同和资源弹性策略。

资源利用率治理： 建设 GPU 资源利用率分析体系，基于真实负载数据识别低效资源、资源碎片、潮汐空闲和调度瓶颈。

LLMOps 平台融合： 参与构建面向大模型训练、微调、推理、部署全流程的 LLMOps 能力，与云原生平台深度融合，支撑大模型生产链路稳定高效落地。

集群稳定性建设： 与云原生、IDC、网络、存储和业务团队协作，提升大规模 AI 集群的故障恢复能力、资源周转效率和任务稳定性。

前沿技术探索： 持续关注 Kubernetes、Volcano、Kueue、Ray、GPU 虚拟化、弹性调度等相关技术，探索下一代 AI 资源调度系统。

熟悉云原生生态及工具，如 Kubernetes、Kubeflow、Volcano、Kueue 等，有调度系统开发经验优先。

熟悉 GPU 集群调度、GPU 虚拟化、Quota 管理、故障容错、资源弹性伸缩、高速网络 / 存储等方向中的至少一类。

了解大模型训练、后训练、推理、部署等生命周期，理解不同负载对 GPU 资源、网络、存储和调度策略的差异化诉求。

熟练掌握 Python、Golang、C++ 或其他编程语言中的一门或多门，具备良好的工程实现能力。

具备优秀的逻辑分析能力和系统抽象能力，能够基于真实业务负载进行问题拆解、策略设计和工程落地。

有良好的沟通协作能力，能与平台、云原生、算法、业务、IDC、网络和存储团队协同推进复杂项目。 加分项 :

有大模型场景下负载特征分析、GPU 集群调度、资源利用率优化、高性能网络 / 存储等实践经验。

有 GPU 虚拟化、在线 / 离线混部、潮汐调度、抢占式调度、碎片整理等落地经验。

有大规模训练或推理集群端到端优化经验，理解训练和推理负载在调度侧的差异。

熟悉 RDMA、IB、RoCE、NCCL 等通信机制，能结合网络拓扑优化调度策略。

有 Kubernetes Scheduler、Volcano、Kueue、Ray、YARN、Airflow 等调度系统开发经验。