職責

受任者將被要求為香港理工大学人工智能學院（PAAI）下的生成式人工智能研究機構（RIGAI）（待成立）工作。受任者將被要求：

(a) 負責設計和開發大型語言模型（LLM）訓練平台，開發GPU資源池統一能力、訓練工作排程、推論加速和機器學習運作（MLOps）平台，以支持高效模型訓練迭代；

（b）領導建設以Kubernetes + NVIDIA GPU Operator為中心的GPU計算集群，包括節點規劃、資源管理、调度策略和容器運行時環境設置（Docker/Containerd）；

（c）為NVIDIA集群构建軟體堆疊，包括CUDA、NVIDIA驅動程序、織物管理器、PyTorch分散式和NCCL通訊，以確保分散式訓練的高性能和穩定性；

（d）設計和實現訓練平台的關鍵基礎設施組件和工具鏈，包括訓練任務編排和自動化管道、統一基圖系統（CUDA + PyTorch）、資料載入和資料分發組件，以及訓練artifact管理和模型版本管理；

（e）與LLM團隊合作，支持在平台上的框架層（PyTorch Distributed、Megatron、SGLang）的分佈式訓練的實施、優化和效率提高；

（f）參與建立監控和可見性系統，覆蓋GPU指標、NCCL通訊、IB網路、儲存I/O以及Pod運行狀態，並建立警報策略；

（g）撰寫平台構建文檔、開發規格和自動化腳本和工具（Python/Go/Bash/Terraform）以提高工程一致性並交付品質；

（h）執行PAAI總監或其代表指派的其他任何工作。

資格條件

申請人應:

(a) 持有計算機科學、通訊、電子或其他相關學科的碩士學位或上學歷；

(b) 至少五年在監督層面上的MLOps領域的堅實經驗；

（c）對LLM訓練過程、多模態模型和AI代理有基本的理解；

(d) 熟悉整個訓練、推測和評估管道；

（e）精通主流語言如Python或Go，具備良好的工程技能、編程標準和後端開發能力；

（f）熟悉與LLM相關的訓練框架，如PyTorch、PyTorch分散式、SGLang和Megatron；

（g）了解Kubernetes及其GPU调度生態系統，包括GPU操作員、容器運行時、映像构建和管道工程流程；

（h）熟悉NVIDIA Hopper GPU架構、NCCL通訊、InfiniBand網路、GPU/NVLink拓樸和性能瓶頸；

(i) 熟悉HDFS、JuiceFS、GPFS或其他類似的大規模數據訪問系統，並理解訓練數據讀取瓶頸；

（j）具有基礎設施技術如Ray、消息隊列、後端存儲和API服務的經驗將是一個優勢；

（k）具有平台工程、培訓平台開發、MLOps或分散系統開發的經驗將是一個優勢；

（l）能夠將模型團隊需求轉換為工程解決方案；

（m）具有良好的溝通技巧；

（n）流利使用英語和粵語（書面和口頭）

經驗較少的監督將考慮工程師的職位。