字节跳动
Linux内核高级研发工程师-Data
Linux内核高级研发工程师-Data
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
GPU
性能优化
存储
C语言
Linux内核
虚拟化
AI基础设施
系统软件
gdb
Perf
AI 估算 · 40k–70k
高级内核工程师稀缺，字节跳动薪资竞争力强，结合市场行情估算。
职位详情
关于这个职位
该职位负责Linux内核相关研发，面向公司服务器基础设施与AI场景，进行内核特性开发、性能优化与稳定性建设，涉及计算、存储、网络、异构加速等多个方向，同时跟踪社区技术并推动工程落地
适合有深厚内核经验的工程师，工作节奏较快，技术挑战高
最低要求
年及以上Linux内核或服务器系统软件研发经验，具备扎实的计算机系统基础与复杂系统工程能力
在计算、存储、网络、异构加速四个方向中，至少在一个方向具备深入实践和独立负责能力，包括计算方向（Arch、调度、内存、资源管理、虚拟化/安全、通用驱动等）、存储方向（块层、NVMe、SCSI、文件系统、存储性能优化等）、网络方向（Linux网络协议栈、用户态协议栈、高性能网络或相关性能优化等）或异构加速方向（GPU内核驱动开发、PCIe/DMA管理、GPU虚拟化、SR-IOV/vGPU、GPU软硬协同优化、故障诊断等）
熟悉Linux内核关键机制，能够独立完成需求分析、方案设计、问题定位与性能调优
精通C语言，深入理解并发、锁、内存管理、I/O、调度等基础原理，熟练使用GDB、perf、Ftrace等调试与分析工具
具备复杂系统软件的架构设计、工程实现和持续优化能力，能够推动方案在生产环境稳定落地
具备良好的沟通协作能力，能够跨团队推进复杂项目实施
工作职责
面向公司服务器基础设施与业务场景，负责Linux内核相关需求分析、方案设计与关键能力研发
围绕计算、存储、网络、异构加速等方向进行内核特性开发、性能优化与稳定性建设，同时结合业务诉求与硬件演进，持续推进调度、内存管理、块层、文件系统、网络协议栈、异构加速等关键子系统与基础能力的优化演进
复杂内核问题的定位、根因分析与修复，推动线上质量治理和系统性优化
跟踪Linux内核及相关开源社区技术，评估引入价值并推动工程化落地
面向AI基础设施与智能应用场景，系统能力演进，支撑更高效、更稳定的AI工作负载运行
优先资格
同时具备计算、存储、网络、异构加速四个方向中两类及以上深入经验者优先
有Linux内核主线、主流发行版或重要内核分支补丁贡献经验者优先
有生产环境下内核性能优化、稳定性治理或关键特性落地经验者优先
有多架构（如X86、ARM、RISC-V）系统研发经验，或在虚拟化、RDMA、DPDK、SmartNIC、NVMe、GPU等方向有深入实践者优先
对Agentic AI具备较好的理解与应用能力，对面向AI场景的系统设计（System for AI）有较好的思考，且具备相关技术判断与方案设计能力者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动技术氛围浓厚，团队大牛多，可以学到前沿的内核实践
- AI基础设施方向是热点，未来职业发展前景好
- 薪资待遇优厚，福利完善
- 需要持续跟踪社区技术，对学习能力和自驱力要求高
- 适合有5年以上内核经验、热爱底层技术、追求技术深度、能适应高强度工作的工程师
缺点 / 挑战
- 接触超大规模服务器基础设施，技术挑战大，成长空间广阔
- 工作强度大，需要处理复杂的线上问题，压力较大
- 跨团队协作要求高，沟通成本可能较高
角色解读
- 技术专家路线：深耕内核某个方向成为领域权威，或横向拓展覆盖多个子系统
- 架构师路线：从内核开发转向系统整体架构设计，影响更大规模的基础设施
- 也可向AI基础设施研究方向延伸，结合硬件与AI场景进行系统创新
- 负责Linux内核特性开发与优化，涵盖计算、存储、网络、异构加速等方向
- 分析和定位复杂内核问题，进行根因修复与线上质量治理
- 跟踪开源社区技术，评估并推动内核特性工程化落地
- 面向AI基础设施进行系统能力演进，支撑AI工作负载高效稳定运行
- 精通Linux内核关键机制，如调度、内存管理、I/O、网络协议栈等
- 扎实的C语言编程能力，深入理解并发、锁、内存管理等底层原理
- 熟练使用GDB、perf、Ftrace等调试分析工具
- 具备系统软件架构设计能力和跨团队协作能力
申请策略
- 面试前准备一两个复杂内核问题的分析案例，包括根因定位和修复方案
- 了解字节跳动当前的业务方向（如AI大模型），思考内核层面如何支撑
- 突出内核相关项目经验，特别是性能优化、稳定性治理的量化成果
- 如果有社区贡献或补丁，请重点展示
- 强调在计算、存储、网络、异构加速任一方向的深入实践
- 展示系统架构设计能力和跨团队协作案例
- 如果对GPU或AI场景不熟，可以提前了解NVIDIA GPU driver、CUDA相关概念
- 熟悉Linux内核最新版本特性，特别是调度、内存管理、io_uring等
面试指南
- STAR法则：描述场景、任务、行动、结果，突出技术难点和你的贡献
- 从原理到实践：先讲基本原理，再结合具体项目说明怎么应用和优化
- 对比分析：遇到多种方案时，比较优劣并解释你的选择依据
- 请讲一个你解决过的复杂内核问题的案例，包括分析过程和最终方案
- LRU链表和反向映射的实现原理是什么？如何进行内存碎片整理？
- 网络协议栈中，数据包从接收到socket的完整路径是怎样的？
- GPU虚拟化有哪些方案？SR-IOV和vGPU的区别是什么？
- 如何优化文件系统的读写性能？请举例说明
匹配度报告
69
综合匹配度
高薪、前沿技术、挑战大，适合极客型内核工程师。
适合人群
该职位最适合追求技术成长和前沿挑战的求职者，愿意在快节奏环境中深耕内核技术。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展90
工作生活30
使命价值75
薪资福利匹配
80较高
薪资在行业内属于较高水平，字节跳动福利完善（如五险一金、餐补等），但未明确提及具体福利，故评分较高但非顶级。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展匹配
90较高
技术前沿性强，涉及AI基础设施等新兴方向，成长空间大，但JD未明确提及晋升或培训，但字节内部有技术双通道，故评分高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Linux内核、GPU、AI基础设施、性能优化、虚拟化
业务类型profit_center
工作生活匹配
30较低
仅现场办公，未提及弹性工作或WLB，字节跳动普遍工作强度较大，故评分低。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
75中等
该职位服务于基础设施与AI场景，对技术发展和社会效率提升有贡献，但未强调使命愿景，故评分中等偏上。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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