1.方案設計與開發:
(1)深入理解客戶在人工智能計算(AI訓練、推理、大模型應用)或云計算(云原生、混合云、私有云)領域的需求,提供專業的技術咨詢與方案建議;
(2)基于公司云網融合的資源平臺(云計算中心、邊緣計算節點、超算/智算集群),設計符合業務場景的高可行性、高性價比的綜合技術解決方案;
(3)撰寫詳細的技術建議書、解決方案文檔、系統架構圖、演示材料等;
(4)對AI場景深入理解模型訓練集群架構、GPU調度、高性能存儲、AI框架,對云場景深入理解IaaS/PaaS服務、云遷移策略、混合云架構等。
2.客戶支持與交流:
3.招投標支持:
(1)負責大型項目招投標過程中的技術應答,獨立或牽頭完成投標技術文檔(技術方案、配置清單、應答偏離表等)的編寫;
4.市場洞察:持續跟蹤AI計算及云計算領域的技術發展趨勢、行業應用案例和市場格局變化。
任職要求:
1.計算機科學、軟件工程、網絡工程、通信工程、電子信息、人工智能或相關專業;
2.3年及以上AI計算(高性能計算/HPC、GPU集群、AI訓練/推理平臺)或云計算解決方案設計、售前技術支持相關工作經驗,有大型云服務商、數據中心運營商、IT解決方案提供商相關工作經驗者優先;
3.熟悉大模型集群基礎設施、分布式訓練框架(如PyTorch, TensorFlow)、高性能存儲、GPU/NPU資源調度者優先(針對AI方向),對主流公有云平臺、私有云技術(如OpenStack, VMware, K8s)有深入了解或實踐經驗者優先(針對云方向);
4.技術能力(至少在一個方向有深厚基礎):
(1)AI計算方向:
深入理解AI訓練/推理硬件(GPU/NPU/TPU)架構、集群組網(InfiniBand/RoCE),熟悉分布式訓練原理,熟悉或了解高性能計算、并行存儲(如Lustre, BeeGFS)相關概念;
(2)云計算方向:
精通IaaS、PaaS核心概念及主流技術(虛擬化、存儲、網絡、安全),深入理解容器技術(Docker)、容器編排(Kubernetes)及其生態系統,了解云原生應用設計理念和相關技術棧(微服務、DevOps、Service Mesh等);