海尔
分布式AI系统工程师/专家
分布式AI系统工程师/专家
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公架构师
架构师
Ai Infra
分布式系统架构
系统可观测性
边缘计算
高可用设计
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
聚焦AI Infra底层架构、技术前沿性强、平台稳定，WLB待确认
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
8.0万
比架构师中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 780 个在招 · 其中架构师 8 个
市场机会
选择面较广
上海 · 架构师 · 约 140 个在招
职位详情
关于这个职位
负责分布式AI系统的整体架构设计与核心能力建设，涵盖任务编排、资源调度、状态管理及通信容错等
需构建跨节点协同机制与可观测性体系，优化底层通信链路，并持续探索Edge Computing、Serverless等下一代技术，推动共性能力在AI Infra及端侧场景的规模化落地
最低要求
计算机或相关专业背景，具备扎实的操作系统、计算机网络和分布式系统基础
有大型分布式系统设计与研发经验，熟悉一致性、可用性、容错、调度、状态管理等核心问题
熟练掌握C++、Rust、Go、Java等至少一种系统开发语言
熟悉RPC、消息系统、服务发现、分布式存储、容器或Kubernetes等一个或多个技术领域
能够处理弱网、断网、动态拓扑、异构节点和有限资源等非理想运行环境
具备良好的系统抽象和架构设计能力，能够从复杂业务需求中提炼可复用的底层能力
对AI模型推理、AgentRuntime或AIWorkload有基本理解，能够与算法和模型团队高效协作
工作职责
负责分布式AI系统总体架构，包括任务编排、资源调度、状态管理、服务发现、通信与容错等核心能力
设计面向异构计算节点的统一资源抽象与运行机制，使不同计算能力能够被高效发现、调度和组合
构建跨节点的Context/State管理、数据同步和任务迁移机制，支持连续、低延迟的AI应用运行
设计网络异常、节点离线、资源不足等条件下的降级、恢复与容错策略，提升系统鲁棒性
优化RPC、Streaming、Messaging等通信链路，持续降低跨节点协同的延迟与资源开销
建立系统可观测性体系，包括Tracing、Metrics、Logging、故障定位和性能分析
与AIInfra、端侧AI、Agent、模型和产品团队协作，推动共性分布式能力沉淀并规模化复用
持续研究DistributedRuntime、EdgeComputing、Serverless、P2P等相关技术，探索下一代分布式AI系统架构
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦前沿AI Infra赛道，技术栈极具前瞻性与稀缺性
- 依托头部家电巨头平台，拥有海量真实IoT设备与算力场景支撑
- 接触底层核心架构，技术深度与广度兼备
- 需同时兼顾传统分布式系统与新兴AI负载特性，技术融合难度高
- 适合具备扎实底层系统功底、热爱攻克分布式难题，且希望将技术应用于大规模AI/IoT落地的资深工程师
缺点 / 挑战
- 面对弱网、异构节点等复杂环境，系统稳定性调优压力较大
- 跨部门协同频繁，沟通与推进成本较高
角色解读
- 可向首席架构师、技术总监或AI Infra领域专家方向发展
- 深耕云原生与边缘计算交叉领域，成为分布式系统领域的权威技术骨干
- 参与制定公司级技术标准，主导核心底层能力的开源化或产品化
- 负责分布式AI基础设施的底层架构设计与核心模块研发
- 主导跨节点资源调度、状态管理与通信容错机制的构建
- 搭建系统可观测性与性能调优体系，保障高并发AI负载的稳定运行
- 精通分布式系统原理（一致性、容错、调度）
- 掌握至少一门高性能系统语言（C++/Rust/Go）
- 熟悉K8s、RPC、微服务架构及云原生技术栈
- 具备AI工作负载（推理/Agent）的基础认知与跨团队协作能力
申请策略
- 提前了解海尔在智能家居与工业互联网领域的AI布局
- 准备1-2个高可用分布式系统架构设计案例，重点阐述故障隔离与弹性伸缩方案
- 突出大型分布式项目实战经验，量化系统吞吐量、延迟优化指标及容错机制设计成果
- 详细展示C++/Rust/Go等高阶语言在项目中的性能调优实践
- 深入研读Kubernetes源码及主流调度器实现
- 补充AI模型推理框架（如vLLM、TensorRT）与边缘计算相关知识
- 强化分布式追踪与性能剖析工具链的使用
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答
- 先阐明核心矛盾与设计目标，再分层拆解架构选型、关键算法/协议、容错降级机制，最后用压测数据或线上指标验证效果
- 如何设计一个支持千级节点动态扩缩容的分布式调度系统？
- 在弱网或节点频繁上下线场景下，如何保证状态一致性与任务不丢失？
- 针对AI推理负载的突发流量，你的资源分配与限流策略是什么？
- 请分享一次你通过Tracing/Metrics快速定位并解决线上严重性能瓶颈的经历
- 复习分布式共识算法（Raft/Paxos）、CAP定理及常见中间件原理
- 梳理个人主导的架构演进历程，准备好应对深挖细节的追问
职位点评
薪资福利78
成长发展88
工作生活65
使命价值72
薪资福利
78中等
海尔作为上市巨头提供稳定薪酬与完善福利，但非互联网高薪梯队，薪资水平符合市场中上标准。
薪资信号市场水准 (6.0千–10.0万/月)
成长发展
88较高
岗位直接切入AI Infra与分布式系统前沿，技术挑战大且成长空间广阔，能积累稀缺的底层架构经验。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈分布式系统、C++/Rust/Go、Kubernetes、RPC、AI Infra、Edge Computing
业务类型profit_center
工作生活
65中等
未明确提及弹性或远程政策，通常巨头研发岗以现场办公为主，工作强度可能随项目周期波动。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
72中等
致力于推动AI技术在智能家居与工业场景的规模化落地，具有明确的商业价值与技术使命感。
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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