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1、GPU集群全生命周期管理
-負(fù)責(zé)大規(guī)模GPU集群的規(guī)劃、部署、監(jiān)控、優(yōu)化及日常維護(hù)，保障集群高可用性。
-處理硬件故障（如GPU卡、服務(wù)器主板、電源等）及軟件問題（驅(qū)動異常、系統(tǒng)崩潰等），確保快速響應(yīng)和恢復(fù)。
2、自動化運維與工具開發(fā)
-開發(fā)運維腳本（Shell/Python/Go）及自動化工具，優(yōu)化部署流程，提升資源調(diào)度效率。
-設(shè)計基于Kubernetes的GPU集群管理平臺，實現(xiàn)用戶配置、性能監(jiān)控、網(wǎng)絡(luò)策略等功能的自動化 。
3、性能調(diào)優(yōu)與安全保障
-分析GPU資源利用率，優(yōu)化深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理任務(wù)的并行計算效率，降低功耗成本。
-制定安全策略，執(zhí)行漏洞掃描、日志審計、數(shù)據(jù)加密，防范網(wǎng)絡(luò)攻擊及未授權(quán)訪問 。
4、跨團(tuán)隊協(xié)作與技術(shù)支持
-配合算法團(tuán)隊優(yōu)化模型部署環(huán)境（如PyTorch/TensorFlow），解決框架兼容性問題。
-為業(yè)務(wù)部門提供GPU資源規(guī)劃建議，支持AI訓(xùn)練、HPC計算、視頻渲染等場景需求 。
5、文檔與流程建設(shè)
-編寫運維手冊、故障處理指南及技術(shù)文檔，推動標(biāo)準(zhǔn)化流程落地 。
任職要求
1、基礎(chǔ)要求
-計算機(jī)、電子工程或相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，3年以上Linux系統(tǒng)及GPU服務(wù)器運維經(jīng)驗。
-熟悉NVIDIA GPU架構(gòu)（如A100/H100）及配套驅(qū)動（CUDA/cuDNN），具備多卡并行環(huán)境調(diào)試能力 。
2、技術(shù)能力
-熟悉Kubernetes集群管理，熟悉GPU資源調(diào)度框架（如NVIDIA K8s Device Plugin）。
-熟練使用Prometheus/Grafana、ELK等監(jiān)控工具，具備大規(guī)模日志分析與告警處理經(jīng)驗 。
-掌握Ansible/SaltStack等配置管理工具，熟悉CI/CD流程及DevOps理念 。
3、加分項
-持有NVIDIA DLI認(rèn)證、AWS/Azure云平臺專業(yè)認(rèn)證者優(yōu)先 。