阿里巴巴
阿里云智能-函数计算（FC）Sandbox Infra 研发专家-北京
阿里云智能-函数计算（FC）Sandbox Infra 研发专家-北京
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公云计算
云计算
Firecracker
Go
Kvm
Linux内核
Serverless
分布式系统
可观测性
容器虚拟化
性能优化
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
前沿云原生底层技术、高薪高成长、强业务支撑，WLB未明确但节奏偏紧
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
7.5万
比云计算中位数高
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 3790 个在招 · 其中云计算 20 个
市场机会
选择面较广
北京 · 云计算 · 51 个在招
职位详情
关于这个职位
本职位专注于阿里云函数计算底层沙箱基础设施的研发工作
核心职责涵盖安全容器隔离机制设计、百毫秒级冷启动优化、高并发资源调度管理以及多语言运行时沙箱的落地
候选人需运用Go或Rust等语言，结合深厚的操作系统与虚拟化知识，构建稳定高效的执行底座，以支撑AIGC推理及海量Serverless业务的稳定运行
最低要求
● 扎实的操作系统 / 计算机体系结构功底，能读懂并调试 Linux 内核或用户态运行时的关键路径
● 熟悉容器运行时（runc / containerd / Kata）、虚拟化（KVM / QEMU / Firecracker / Cloud Hypervisor）、Linux 内核、语言 VM（v8 / JVM / CPython）、Wasm Runtime
● 熟悉 Go / Rust / C / C++ 中至少一门，能写出可维护、可演进的系统级代码
有大规模、高可用分布式系统开发经验者优先
良好的沟通能力和团队合作精神，有一定的组织协调能力
工作职责
安全容器 / MicroVM 方向：基于 Kata / Firecracker / 自研 VMM 做深度裁剪与优化：最小化 guest kernel、优化 VM 启动路径、device 模型简化、IO/网络直通、内存气球与共享、快照与 fork 启动等
运行时方向：内核裁剪与定制（cgroup v2、namespace、seccomp、LSM、io_uring、eBPF），冷热启动路径优化，page cache / THP / memcg 行为调优，解决真实线上疑难 case
沙箱调度与资源管理：单机维度的实例编排：实例池、预热、复用、驱逐、超卖、QoS 分级
跨机维度的弹性与亲和性
与上层函数调度、镜像加速（overlay、lazy pull、P2P）深度协同
Runtime & Language Sandbox：语言运行时层面的轻量隔离（Node.js / Python / JVM / Wasm 等），进程级 / v8 isolate / Wasm 沙箱在特定场景下的可行性探索与工程落地，为 AI Agent、Code Interpreter 这类新形态提供底座
可观测性与稳定性：在不能侵入用户代码的前提下，做沙箱内外的全链路追踪、性能剖析、异常诊断
设计面向百万级实例规模的故障自愈与灰度体系
优先资格
给开源项目（Kata、Firecracker、containerd、Linux kernel、QEMU、V8、Wasmtime 等）提过有分量的 patch
做过冷启动、镜像加速、快照恢复、内存复用这类"既要又要"的工程优化
对 AI Infra（Agent 沙箱、Code Interpreter、GPU 容器化）有兴趣或经验
有 Serverless / FaaS / PaaS 底座的实际研发经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接参与阿里云核心产品底层架构建设，技术栈处于行业最前沿
- 平台资源雄厚，拥有完善的开源贡献通道与内部技术分享文化
- 底层系统调试难度极大，需频繁处理线上疑难Case与复杂竞态条件
- 业务迭代节奏快，需同时兼顾多项高优先级任务与技术债清理
- 适合具备深厚操作系统/虚拟化功底、热爱底层技术攻坚、追求技术深度与业务影响力并重的资深工程师
缺点 / 挑战
- 接触海量真实业务负载与极端性能瓶颈，个人技术成长曲线陡峭
- 对候选人的基础功底要求极高，容错率低，压力与交付标准双高
角色解读
- 纵向深耕云原生底层架构，成为虚拟化/容器安全领域的顶尖技术专家
- 横向拓展至AI Infra与Serverless商业化落地，主导核心产品线的技术演进
- 向技术架构师或研发负责人方向发展，带领团队攻克百万级实例规模的技术难题
- 负责阿里云函数计算底层沙箱基础设施的核心模块开发与性能调优
- 深入操作系统与虚拟化层，实现多租户安全隔离、极速冷启动及高密度资源调度
- 构建面向AI Agent、Code Interpreter等新场景的语言运行时沙箱与可观测性体系
- 扎实的Linux内核、计算机体系结构与分布式系统底层原理
- 精通容器运行时（runc/containerd/Kata）与虚拟化技术（KVM/QEMU/Firecracker）
- 熟练掌握Go/Rust/C/C++至少一门，具备高性能系统级代码编写与调试能力
申请策略
- 提前研究阿里云函数计算公开技术白皮书，准备针对其架构痛点的思考
- 面试中重点展示系统级Debug思维与性能优化方法论，而非仅罗列框架使用经验
- 突出Linux内核调试、性能剖析（perf/eBPF）及大规模分布式系统的实战经验
- 详细列举在容器虚拟化、冷启动优化或内存/IO调优方面的量化成果
- 展示GitHub开源贡献记录或技术博客，证明代码质量与社区影响力
- 深入研读Kata/Firecracker源码，掌握MicroVM启动路径与设备直通原理
- 强化eBPF、cgroup v2、io_uring等现代Linux内核特性的工程应用能力
- 补充Wasm Runtime（如Wasmtime/V8 isolate）的沙箱隔离机制学习
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答，重点突出数据指标与排查路径
- 针对底层技术问题，先阐明原理机制，再对比方案优劣，最后给出工程落地细节
- 展现系统性思维，将单点优化延伸至架构层面，说明对整体SLA与成本的影响
- 请详细描述一次你通过eBPF或内核补丁解决线上性能瓶颈的经历
- Firecracker与KVM在启动速度与安全性上如何权衡？你会如何优化冷启动？
- 在百万级沙箱实例下，如何实现高可用的资源调度与故障自愈？
- Go/Rust在系统级编程中的内存管理与并发模型差异是什么？你如何选择？
- 复习Linux内核关键数据结构（task_struct, page cache, cgroup hierarchy）及调度算法
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活60
使命价值78
薪资福利
85较高
该职位属于头部云厂商核心产品线专家岗，整体薪酬包（含奖金与期权）在行业内具备较强竞争力，福利体系完善，能满足较高的物质回报预期。
薪资信号偏高 (5.5千–9.5万/月)
成长发展
92较高
岗位聚焦微虚拟机、AI Infra与Serverless底层技术，技术栈极具前瞻性，能提供接触业界顶尖架构与海量真实负载的成长机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Go、Rust、Linux内核、KVM、Firecracker、eBPF、Wasm、Serverless
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确标注弹性工时或远程政策，底层研发通常需配合线上发布与故障响应，工作节奏可能偏紧，通勤与办公灵活性依赖具体园区安排。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
78中等
岗位直接支撑集团AIGC推理与海量在线业务，技术成果具有显著的商业价值与社会应用前景，契合追求技术驱动产业变革的职业价值观。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
阿里巴巴 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs