DataHub 关键词情报 · 数据更新至 2026-10-20
Together AI工程与基础设施招聘
本页聚焦Together AI工程与基础设施相关岗位，便于用户比较岗位职责、地点、薪资标注和详情入口。
活跃公司
- Together AI98 · 100.0%
热门地点
- 美国70 · 71.4%
- 荷兰14 · 14.3%
- 印度10 · 10.2%
- 英国3 · 3.1%
- 新加坡1 · 1.0%
岗位方向
- 工程与基础设施98 · 100.0%
OPEN ROLES
代表岗位
硬件安全工程师（2027届应届生）
为AI基础设施设计、原型开发并实施安全解决方案，涵盖硬件、固件、操作系统和云服务，包括BMC、TPM、安全启动链、网络接口和工作负载身份系统；评估并提升服务器和加速器平台的安全态势，包括固件更新流程、设备身份认证、可信执行环境和硬件加密
硬件安全工程师实习生（2027年夏季）
协助设计、原型开发和评估AI基础设施的安全解决方案，涵盖硬件、固件、操作系统和云服务，涉及BMC、TPM、安全启动链及设备身份系统等组件；支持安全平台生命周期工作，包括设备上线、配置、资产清单及配置验证
高级软件工程师 - AI计算，Together云
负责GPU和网络虚拟化栈：包括虚拟机监控器、内核和SDN工作，确保GPU计算和数据中心网络在高性能、可移植性和强隔离性方面跨异构硬件表现优异；负责数据中心内IaaS层：架构和规划服务、Kubernetes算子和库，以供应和管理计算、存储和网络资源（如虚拟机、并行文件系统、VPC和InfiniBan…
软件工程师（2027届应届生）
在技术栈的各个层面设计、开发并维护高质量软件，涵盖底层系统到面向用户的界面；与产品经理、设计师及工程师协作，交付产品功能与改进；对工作保持高度自主性，端到端负责项目；参与代码评审、调试与性能优化
软件工程师实习生（2027年冬季）
设计、开发并维护覆盖技术栈的高质量软件，范围从底层系统到面向客户的用户界面；与产品经理、设计师和工程师协作，交付功能与改进；编写整洁、高效且文档完善的代码，注重可维护性；参与代码评审、调试与性能优化
软件工程师实习生（2027年夏季）
设计、开发并维护高质量软件，覆盖从底层系统到面向客户界面的技术栈；与产品经理、设计师和工程师协作，交付功能与改进；编写整洁、高效且文档完善的代码，注重可维护性；参与代码审查、调试与性能优化
软件测试开发实习生（2027年夏季）
为网站和服务开发自动化测试脚本，用于功能、性能和可靠性测试；编写整洁、高效且文档完善的代码，注重长期可维护性；扩展并改进测试自动化框架，以提高平台效率和整体覆盖率；与工程和产品团队协作，理解项目需求，并参与制定测试计划和质量标准
资深软件工程师，推理/计算基础设施工程
构建供给状态机：设计并实现软件，将物理主机的完整生命周期（从发现、推理启动到 GPU 驱动/CUDA 栈、健康校验、退役/退料维修）建模为显式、可版本化的状态与状态转换；构建自助式 API：设计声明式 API 与控制平面，使推理团队通过一次 API 调用即可申请、扩缩容和销毁推理集群，无需工单和人…
资深平台工程师（服务基础设施）
负责产品基础组织内服务基础设施的技术方向，包括 Kubernetes、AWS、Terraform、CDN、ALB、DNS、IAM、服务网络及相关运维模式；通过提升可靠性、可运维性、部署安全性、基础设施一致性和生产就绪度，升级现有产品基础服务
首席机器学习工程师，语音AI
端到端负责语音推理路线图——定义并执行优化 STT、TTS 和语音到语音模型的技术策略，清晰把握领域发展趋势并提前布局平台；推动业界一流的推理性能——架构并实现针对语音工作负载的系统，在 TTFB、吞吐量和 GPU 利用率方面达到领先水平，设定行业标杆
分布式存储与HPC及AI基础设施首席工程师
为Together AI设计和实施技术战略及存储路线图，推动高性能架构决策以扩展GPU集群；通过集成Vast、Weka和Ceph，设计并扩展多PB级AI/ML存储系统，并通过自动分层和生命周期策略执行深度成本优化
解决方案架构师
担任最重要客户的技术顾问，深度嵌入客户团队，支持其基于Together AI开源模型构思和开发创新应用；运行Together全栈（包括硬件和软件解决方案）的复杂演示和概念验证（POC）
高级软件工程师 - Together 云平台
识别、设计并开发支撑 Together 云平台的基础后端服务；分析并提升现有分布式系统、API、数据库和基础设施的健壮性与可扩展性；与产品团队合作，理解功能需求并交付满足业务需求的解决方案
高级软件工程师 - Together 云基础设施
设计、构建并维护在高性能、安全且高可用的后端服务/Operator，运行于我们的数据中心，并自动化硬件管理，如Infiniband分区、数据中心内并行存储配置和虚拟机配置；为一个拥有数千块GPU的新GB200数据中心设计并构建IaaS软件层
高级软件工程师，可观测性
设计并实现可扩展的可观测性平台（指标、日志、追踪），使用 Prometheus、Grafana、ClickHouse、ClickStack 和 OpenTelemetry 等工具，包括遥测数据管道和日志聚合工作流
高级软件工程师 — 基础设施智能体系统
设计并构建生产级 AI 智能体系统，用于在全球最大规模 GPU 集群之一中诊断、调查并修复基础设施问题；构建分布式服务、编排框架、知识图谱和检索系统，为基础设施智能体提供支持；开发集群智能系统，整合遥测、基础设施状态、运维知识与历史事故信息，帮助智能体做出更优决策
高级软件工程师，客户洞察
设计并交付 Together 客户洞察平台的核心功能，帮助客户查看、追溯并基于自身活动采取行动；推动新能力的技术设计，包括提出架构方案、撰写设计文档并跨团队达成共识；与数据平台和可观测性工程团队合作，利用 Together 核心数据栈与能力，构建客户洞察的数据采集和流处理系统
高级产品工程师（全栈）
在Together AI核心产品界面（Playground、Model Garden、微调、文件管理、批处理和模型评估）上交付改进和新能力；端到端负责项目和功能，从数据模型、API集成到用户界面
高级产品工程师
端到端负责 Commerce 前端层：从消费服务 API、构建类型化接口，到交付精致、可访问的用户体验；必要时深入后端系统，以在快节奏环境中解除产品工作阻塞；将复杂产品需求与业务逻辑拆解为迭代路线图，正确排序实现步骤，并在无需逐步指导的情况下执行
高级网络工程师
设计、部署、运营和维护支持高性能AI计算基础设施的全球多厂商、多协议网络；排查复杂的网络和应用程序连接问题，识别根本原因并推动问题解决；分析遥测数据、数据包捕获、日志和性能数据，以识别网络降级、拥塞、丢包和容量限制
资深机器学习工程师，语音 AI
优化语音模型（STT、TTS、语音到语音）的推理性能，针对精选模型集实现业界领先的首字节时间、吞吐量和 GPU 利用率；在无服务器和专用端点上将语音模型产品化，包括面向音频工作负载的批处理策略、流式推理和内存管理
高级开发者生产力工程师
构建并负责工程师所依赖的生产系统，包括带部署编排（金丝雀、蓝绿部署）的发布服务、可复用的CI/CD流水线与自助式工具；构建测试基础设施，包括让测试快速可靠的框架与测试夹具，并在系统层面排查不稳定测试与缓慢构建问题
高级后端工程师，推理平台
构建并优化全局和本地请求路由，确保跨数据中心与模型引擎Pod的低延迟负载均衡；开发自动扩缩容系统，动态分配资源并在数十个数据中心中满足严格的SLO；设计多租户流量整形系统，调整资源分配与请求处理，包括智能限流与调节，确保所有用户的公平性和一致体验
销售开发工程师
与客户主管合作，将入站兴趣或拓展出站兴趣转化为商业合同；与客户主管合作，将Together平台用户转化为更广泛的商业机会；通过将客户声音带入Together，协作参与产品路线图和功能设计
机器学习工程师 - 推理
设计并构建支撑 Together AI 推理引擎的生产系统，确保其在大规模场景下的可靠性与性能；为大规模人工智能应用开发和优化运行时推理服务；与研究人员、工程师、产品经理和设计师协作，将新功能与研究成果推向市场
GTM工程师
构建AI原生的GTM技术栈，实现无缝集成；构建集中化、自动化的数据引擎，将数据统一到CRM并最终进入数据仓库，如Salesforce、HubSpot、Snowflake、Clay、Claude Cowork
市场进入数据分析工程师（GTM）
开发并维护主要支持市场进入（GTM）相关方的仪表板和报告，同时供财务、产品及其他跨职能团队使用，并协助开展业务绩效与趋势的深入分析；从源系统（Salesforce、Amplitude、生产系统、计费系统）提取并分析数据，以支持常规报告和临时数据请求
前向部署工程师（推理与后训练）
推理引擎优化：根据硬件、模型架构和工作负载特征，选择、配置并优化推理引擎；配置与性能调优：开发配置更新以赢得关键POC和基准测试，优化客户部署；调优KV缓存，应用投机解码，确定最佳张量并行，并制定量化策略以达成吞吐与延迟目标
客户成功工程师（CSE），GPU集群
担任指定战略客户的技术联系人，负责计算、网络、存储和设施等跨领域的端到端技术关系；通过定期沟通机制推动结构化协作，包括状态报告、技术指导会议、季度业务回顾（QBR）和高管业务回顾（EBR），覆盖运营与战略层面
AI基础设施系统工程师
设计并构建集群自动化系统，以最少人工干预完成GPU集群的配置、验证、部署、升级、修复和退役；构建AI基础设施代理，自动化部署、故障根因分析、事件分诊和自主修复；开发集群智能平台，持续监控硬件健康、固件、网络、存储、散热和工作负载性能，在故障影响客户前进行预测
GTM工程师
构建GTM技术栈：打造AI原生技术栈并实现无缝集成；集中数据：构建自动化引擎，将数据集中到CRM及数据仓库中；维护数据完整性：构建并维护数据流、丰富逻辑和同步架构，确保系统端到端准确、去重且可信
高级软件工程师，GPU基础设施生命周期管理
构建配置状态机：设计并实现软件，对物理主机的完整生命周期（从发现、推理启动、GPU驱动/CUDA堆栈、健康验证到退役/RMA）进行建模，作为显式、版本化的状态和转换；构建自助服务API：设计声明式API和控制平面，使推理团队能够通过一次API调用请求、扩展和拆除推理集群，无需工单或人工介入
语音AI高级平台工程师
负责Together实时API层的架构和可靠性，为WebSocket和HTTP流式API设定技术方向，支持大规模STT和TTS，建立连接生命周期、背压、优雅降级和重连的可靠性标准；主导延迟敏感型语音工作负载的自动扩展架构，设计编排系统处理跨数万个GPU的突发实时流量，解决并发连接限制、流状态和硬延…
高级平台工程师，服务基础设施
负责产品基础内服务基础设施的技术方向，包括Kubernetes、AWS、Terraform、CDN、ALB、DNS、IAM、服务网络及相关运维模式；通过提升可靠性、可操作性、部署安全性、基础设施一致性和生产就绪度，升级现有产品基础服务
高级机器学习工程师，语音AI
端到端负责语音推理路线图——定义并执行优化STT、TTS和语音到语音模型的技术策略；推动一流的推理性能——架构并实现针对语音工作负载的领先TTFB、吞吐量和GPU利用率的系统；领导语音模型的大规模生产化——为无服务器和专用端点设计服务架构，包括批处理策略、流式推理管道和针对实时音频的内存管理
高级工程师，分布式存储与HPC及AI基础设施
为Together AI架构并实施技术战略和存储路线图，在扩展GPU集群时推动高性能架构决策；通过集成Vast、Weka和Ceph，工程化并扩展多PB级AI/ML存储系统，并通过自动化分层和生命周期策略执行深度成本优化
高级产品工程师
全面负责商务前端层：从消费服务API、构建类型化界面到交付精美、可访问的用户体验，并在必要时深入后端系统以在快节奏环境中推进产品工作；将复杂的产品需求和业务逻辑分解为迭代路线图，正确排序实现步骤，无需逐步指导即可执行
高级平台工程师，语音AI
构建并强化用于语音转文本和文本转语音的实时WebSocket和HTTP流式API，包括连接生命周期管理、背压处理、错误处理和重连机制，达到生产级语音代理的可靠性标准；设计并实现语音模型端点的自动扩缩容，处理突发实时流量模式，考虑并发连接限制、流状态和严格的延迟上限
高级机器学习工程师，语音AI
优化语音模型（STT、TTS、语音到语音）的推理性能，针对我们精选的模型集，实现最佳的首次字节时间、吞吐量和GPU利用率；在无服务器和专用端点上将语音模型投入生产，包括针对音频工作负载的批处理策略、流式推理和内存管理
数据仓库工程师
参与构建和维护用于产品、使用量、计费和运营数据的奖章/精选数据仓库架构（青铜/白银/黄金层）；构建和维护由Airflow编排的管道以及dbt转换项目（模块化、经过测试、有文档记录）；帮助设计分析就绪的模型：SCD类型2、星型模式以及上游规范层的适当规范化
分析工程师 — 数据仓库
参与构建和维护产品、使用、计费和运营数据的奖章/精选数据仓库架构（青铜/白银/黄金层）；构建和维护Airflow编排的管道以及dbt转换项目（模块化、经过测试和文档化）；帮助设计分析就绪模型：SCD类型2、星型模式以及上游规范层的适当规范化
AI基础设施工程师
参与轮值待命（Pagerduty）以响应生产事故；使用Ansible、Terraform和Kubernetes构建和运行我们的基础设施，以支持大规模并发用户；构建监控系统，确保为客户提供最高质量的服务
客户支持工程师（推理方向）
直接与客户互动，解决涉及尖端GPU集群及推理和微调服务的复杂技术挑战，确保每次都能提供快速有效的解决方案；成为所有生成式AI解决方案的产品专家，在问题升级到工程和产品团队之前，充当最后的技术防线
客户支持工程师（GPU集群）
直接与客户互动，解决涉及尖端Kubernetes GPU集群的复杂技术挑战，确保每次都能快速有效地解决问题；成为GPU集群服务的产品专家，在问题升级到工程和产品团队之前，充当最后的技术防线
客户成功工程师（GPU集群）
担任指定战略客户的技术联系人，全面负责计算、网络、存储和设施领域的技术关系；通过定期状态报告、技术指导会议、季度业务回顾（QBR）和执行业务回顾（EBR）推动结构化互动；将客户运营反馈转化为工程、产品和基础设施路线图的可行输入
基础设施设计工程师
通过设计空白空间布局来架构HPC集群，包括机架放置、通道配置、冷热通道封闭、设备密度以及高密度GPU部署的气流策略；与电气和机械工程师合作，将电力和冷却基础设施集成到空白空间环境中；与网络工程团队合作，定义和验证高速AI集群互连的物理层要求（结构化布线、路径规划、端口密度），确保设计与物理和逻辑网…
销售开发工程师
与客户经理合作，将入站意向转化为商业合同；与客户经理合作，将Together平台用户转化为更广泛的商业机会；通过引入客户声音，协作制定产品路线图和功能；在CRM系统（如Pipedrive、Salesforce等）中细致管理新业务机会管道
GPU工程师
优化和微调GPU代码以实现更好的性能和可扩展性；与跨职能团队合作，将GPU加速解决方案集成到现有软件系统中；紧跟GPU编程技术和最新进展；具备GPU编程和并行计算的坚实基础，例如CUDA和/或Triton
机器学习工程师 - 推理
设计和构建支撑Together AI推理引擎的生产系统，确保大规模下的可靠性和性能；开发和优化面向大规模AI应用的运行时推理服务；与研究人员、工程师、产品经理和设计师合作，将新功能和研究能力推向世界
首席开发者体验工程师 - 文档（旧金山/纽约）
领导我们产品线的全面文档策略；编写关于如何在我们平台上进行推理、微调和训练的全面指南；与工程团队合作，使用我们的SDK（Python和TypeScript示例）记录和展示新功能；创建针对特定用例的教程和指南，以解决客户使用我们API的常见场景
站点可靠性工程师
参与值班轮换（Pagerduty），响应生产事件；使用Ansible、Terraform和Kubernetes构建和运行基础设施，以支持海量并发用户；构建监控系统，确保为客户提供最高质量的服务
高级软件工程师，可观测性
识别、设计和开发支撑Together云平台的基础后端服务；分析和改进现有分布式系统、API、数据库和基础设施的健壮性与可扩展性；与产品团队合作，理解功能需求并交付满足业务需求的解决方案
机器学习工程师
设计和构建支撑Together Cloud推理与微调API的生产系统，确保大规模下的可靠性与性能；与研究员、工程师、产品经理和设计师合作，将新功能和研究能力推向市场；分析和提升各种系统资源的效率、可扩展性和稳定性
高级软件工程师 - AI计算
负责 GPU 和网络虚拟化栈：包括 hypervisor、内核和 SDN 工作，确保 GPU 计算和数据中心网络在异构硬件上高性能、可移植且强隔离；负责数据中心 IaaS 层：架构和规划服务、Kubernetes 算子及库，以供应和管理数据中心的计算、存储和网络，包括虚拟机、并行文件系统、VPC…
技术支持工程师（推理）— 印度周末班
直接与客户互动，解决涉及尖端GPU集群、推理和微调服务的复杂技术挑战，确保每次都能提供快速有效的解决方案；作为面向客户的SRE，确保客户在Kubernetes上运行的推理端点保持健康、稳定和高性能
技术支持工程师 - 印度
使用支持或CRM平台分类并响应自助客户和企业客户的入站支持工单；识别工单集群中的模式，例如同一错误码大量出现，向工程团队提供背景和受影响案例列表，并跟进至解决；在计划维护窗口或事故期间，为客户起草清晰、准确的状态更新和维护通知；传达预期影响，同时不泄露内部平台细节
技术支持工程师（GPU集群，印度）
直接与客户沟通，解决涉及前沿Kubernetes GPU集群的复杂技术挑战，确保每次都能提供快速有效的解决方案；成为GPU集群服务的产品专家，在问题升级至工程和产品团队之前，充当最后一道技术防线
Staff 软件工程师，推理/计算基础设施工程
构建供给状态机：设计并实现软件，将物理主机从发现、推理启动（包括 GPU 驱动/CUDA 栈）、健康验证到退役/RMA 的完整生命周期建模为显式、带版本的状态与转换；构建自助服务 API：设计声明式 API 和控制平面，使推理团队只需一次 API 调用即可请求、扩缩容和拆除推理集群，无需工单和人工…
分布式存储与HPC及AI基础设施主任工程师
为Together AI设计和实施技术战略与存储路线图，在扩展GPU集群时推动高性能架构决策；通过集成Vast、Weka和Ceph，构建并扩展多PB级AI/ML存储系统，并通过自动分层与生命周期策略执行深度成本优化
推理解决方案架构师
作为最具战略意义客户的技术顾问，深度嵌入客户团队，支持其使用 Together AI 上的开源模型构思和开发创新应用；运行 Together 全栈（包括硬件和软件解决方案）的复杂演示和概念验证（POC）
高级软件工程师 - Together 云基础设施
设计、构建并维护高性能、安全且高可用的后端服务与 Operator，在数据中心内实现硬件管理自动化，如 Infiniband 分区、数据中心内并行存储供给与虚拟机供给；为拥有数千块 GPU 的新建 GB200 数据中心设计并构建 IaaS 软件层
高级软件工程师 — 基础设施智能体系统（英国）
设计和构建生产级AI智能体系统，用于诊断、调查和修复全球最大GPU集群之一的基础设施问题；构建支撑基础设施智能体的分布式服务、编排框架、知识图谱和检索系统；开发集群智能系统，整合遥测、基础设施状态、运营知识和历史事件，帮助智能体做出更好决策
高级软件工程师——基础设施智能体系统（远程，印度）
设计并构建生产级 AI 智能体系统，用于在全球最大 GPU 集群之一中诊断、调查和修复基础设施问题；构建支撑基础设施智能体的分布式服务、编排框架、知识图谱和检索系统；开发集群智能系统，融合遥测、基础设施状态、运维知识和历史事件，帮助智能体做出更优决策
高级软件工程师 — 基础设施智能体系统
设计并构建生产级 AI 智能体系统，用于诊断、调查并修复全球最大 GPU 集群之一中的基础设施问题；构建支撑基础设施智能体的分布式服务、编排框架、知识图谱与检索系统；开发集群智能系统，融合遥测数据、基础设施状态、运维知识与历史事件，帮助智能体做出更优决策
高级网络工程师（阿姆斯特丹）
设计、部署、运营和维护支持高性能AI计算基础设施的全球多厂商、多协议网络；排查复杂的网络和应用连接问题，识别根本原因并推动问题解决；分析遥测、数据包捕获、日志和性能数据，识别网络性能下降、拥塞、丢包和容量限制
初级/高级/资深软件工程师，推理/计算基础设施工程
构建资源供给状态机：设计并实现软件，把物理主机从发现、推理环境上线到GPU驱动与CUDA栈部署、健康校验、退役与RMA的完整生命周期建模为显式且带版本的状态与状态迁移；构建自助服务API：设计声明式API与控制平面，使推理团队通过一次API调用即可申请、扩缩和销毁推理集群，无需工单、无需人工介入
初级/高级或资深软件工程师，推理/计算基础设施工程
构建供应状态机：设计并实现软件，将物理主机的完整生命周期（从发现、推理启动到GPU驱动/CUDA栈、健康验证及退役/RMA）建模为显式、版本化的状态和转换；构建自助服务API：设计声明式API和控制平面，使推理团队能够通过一次API调用请求、扩展和拆除推理集群，无需工单或人工干预
前向部署工程师（推理与后训练）——普通话
推理引擎优化：根据硬件、模型架构和工作负载特征，选择、配置并优化推理引擎；配置与性能调优：开发配置更新以赢得关键概念验证（POC）和基准测试，优化客户部署；调优KV缓存，应用投机解码，确定最优张量并行，并制定量化策略以达到吞吐和延迟目标
AI基础设施系统工程师（阿姆斯特丹与伦敦）
设计并构建车队自动化系统，以最少人工干预完成 GPU 集群的供应、验证、部署、升级、修复和退役；构建 AI 基础设施代理，自动执行部署、根因分析、事件分流和自主修复；开发车队智能平台，持续监控硬件健康、固件、网络、存储、热管理和工作负载性能，在故障影响客户前进行预测
AI基础设施系统工程师（班加罗尔）
设计并构建集群自动化系统，以最少的人工干预完成GPU集群的开通、验证、部署、升级、修复与退役；构建AI基础设施智能体，实现自动部署、故障根因分析、事故分诊与自主修复；开发集群智能平台，持续监控硬件健康、固件、网络、存储、散热与工作负载性能，在故障影响客户前进行预测
软件工程师（阿姆斯特丹）
跨全栈构建和发布功能——前端使用TypeScript/Next.js，后端使用Elixir/Phoenix服务（您可以逐步学习）；端到端地拥有明确定义的工作，从实施到测试和发布；为身份和访问功能做出贡献：SSO、OAuth、组织、项目、API密钥和基于角色的访问控制
高级软件工程师（阿姆斯特丹）
端到端设计和拥有身份验证与授权系统，包括SSO、OAuth/OIDC、SAML、组织、项目、API密钥以及基于角色/属性的访问控制；制定并记录影响所有Together产品身份功能的技术决策
AI基础设施工程师（SRE）
参与PagerDuty轮值待命，响应影响可用性的事件；使用Ansible、Terraform和Kubernetes构建并运行基础设施，支持大规模并发用户；构建监控系统，确保为客户提供最高质量的服务
AI基础设施工程师（SRE）
参与PagerDuty轮班值守，响应影响可用性的事件；使用Ansible、Terraform和Kubernetes构建和运行基础设施，以支持大规模并发用户；构建监控系统，确保为客户提供最高质量的服务
客户支持工程师（推理方向），印度
直接与客户互动，解决涉及尖端GPU集群及推理和微调服务的复杂技术挑战，确保每次都能提供快速有效的解决方案；成为所有生成式AI解决方案的产品专家，在问题升级到工程和产品团队之前，充当最后的技术防线
工程师
研究其性能和可扩展性与推理行为紧密耦合的强化学习和后训练方法；协同设计算法和系统，而非将它们视为独立部分；通过重新思考推理、调度和训练之间的交互，旨在解锁新的实验范式；项目可能涉及更大的模型、更长的推演和更复杂的评估
LLM推理框架与优化工程师
设计和开发用于文本、图像和多模态生成模型的容错、高并发分布式推理引擎；实现和优化分布式推理策略，包括专家混合（MoE）并行、张量并行、流水线并行，以实现高性能服务；应用CUDA图优化、TensorRT/TRT-LLM图优化、基于PyTorch的编译（torch.compile）和推测解码，以提高效…
高级工程师，分布式存储、高性能计算与人工智能基础设施
设计多PB级AI/ML存储系统；集成WekaFS、Ceph等技术；主导容量规划与成本优化（通过分层、生命周期策略、规模调整实现30-50%的成本节约）；设计/优化RDMA、InfiniBand、400GbE网络；针对最大吞吐量和最低延迟进行调优；实施NVMe-oF/iSCSI；排查瓶颈；优化存储相…
高级工程师，分布式存储与高性能计算及人工智能基础设施
设计多PB级AI/ML存储系统；集成WekaFS、Ceph等技术；主导容量规划和成本优化（通过分层、生命周期策略、规模调整实现30-50%的成本节约）；设计/优化RDMA、InfiniBand、400GbE网络；针对最大吞吐量和最低延迟进行调优；实施NVMe-oF/iSCSI；排查瓶颈；优化存储的…
软件工程师（机器学习平台）
负责多集群编排、投资组合优化、预测性自动扩缩容、控制面板、模型启动、轻量级模型优化等工作；分析与改进现有分布式系统、API、数据库及基础设施的健壮性和可扩展性；与产品团队合作，理解功能需求并交付满足业务需求的解决方案
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