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1.具备扎实的计算机工程基础，以及理解和分析复杂系统的能力2.在以下一个或多个方向具备扎实的专业能力或实践经验：1）大规模数据系统2）分布式系统3）机器学习平台与工作流系统4）模型训练与推理系统5）系统性能优化或GPU性能优化3.具备在真实约束条件下进行系统调试和持续迭代的能力4.具备较强的主人翁意识：不仅能够高质量完成既定任务，也能够主动发现并定义问题加分项1.有扎实的系统基础，对体系结构、网络通信、分布式系统、GPU/TPU计算等一个或者多个方向有深入理解，并有相关系统实现、性能分析或优化实践2.有机器学习系统相关的项目、科研、实习或开源贡献，对PyTorch、JAX、vLLM、DeepSpeed、Megatron-LM等训推框架的设计与实现有深入探索3.对机器学习基础设施有较深入的理解或实践，包括实验跟踪、工作流编排、模型服务、训推平台等相关系统的开发或探索4.熟悉Kubernetes生态系统，或对Ray、Kubeflow、Volcano等分布式计算与调度系统有实践经验或深入理解
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