TGT专项- 超大规模异构算力智能调度

致力于超大规模智能算力集群和智能算力调度系统的研究与优化，主导业界领先的10万卡级异构算力基础设施体系建设，突破LLM时代超大规模计算的架构与调度瓶颈 1、负责10万卡级GPU/NPU异构算力集群规划，研究下一代算力集群的异构计算架构，探索高性能计算存储、高性能网络等前沿技术落地 2、构建10万卡级调度的分布式系统，实现资源归一化与弹性计算，开发基于强化学习的智能调度算法，优化跨集群算力利用率 3、针对LLM大模型训练推理场景，优化计算、通信策略和算子 4、规划跨地域容灾方案，硬件故障预测，构建自愈型基础设施 5、跟踪新一代AI芯片发展趋势 6、参与国际开源社区（如Kubernetes、Ray等），推动技术标准制定；

1、获得本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、数学、物理等相关专业； 2、扎实的数据结构与算法功底，熟练掌握Python、Golang、C/C++等编程技巧，具有良好的编程习惯以及工程与沟通能力； 3、在分布式系统架构（如K8s、Ray、Horovod等框架内核）、高性能计算（CUDA/Triton/OpenCL底层优化）、网络协议栈（RoCEv2、GPUDirectRDMA性能调优）、调度算法（有GangScheduling、BinPacking等）等某一方面有深入的研究，具备成熟的研究思维； 4、在以上领域有相关论文、专利或主导过开源项目优先；如CCF-A论文（如OSDI、SOSP、SIGMOD、ATC、NIPS、AAAI、ICLR等）。