AI infra工程师-资源调度方向

【岗位职责】 一、一句话定位 参与研发面向大模型训练、推理和在线业务的 Kubernetes 资源调度系统，让 CPU、GPU 等异构资源被更合理地分配和使用，在保障业务 SLO 的同时提升资源利用率、任务启动效率与集群吞吐。 二、为什么这个岗位重要 大模型训练和推理消耗大量昂贵算力，资源等待、碎片和错误的拓扑分配都会直接造成业务延期与成本浪费。 调度不是简单地“找一台空闲机器”，而是在配额、公平性、优先级、拓扑、性能和稳定性之间持续做工程权衡。 你将把调度算法落到真实的大规模异构集群中，用指标验证策略效果，直接参与 AI Infra 的核心资源效率建设。 三、你将负责什么 1. 参与研发和优化 Kubernetes 调度能力，包括队列、配额、优先级、抢占、公平性与资源预留。 2. 面向训练任务建设 gang scheduling、拓扑感知和大规模作业协同调度能力，减少任务排队与启动失…… 完整岗位描述与官方投递入口,请登录后在岗位详情页查看。

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