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阿里云智能-agent sandbox平台开发专家-杭州/北京
阿里云智能-agent sandbox平台开发专家-杭州/北京
发布于 大约 9 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
Agent Infra
Containerd
Gvisor
Kata Containers
Linux内核
Mcp
Operator
Serverless
云原生
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
阿里云高级技术岗，前沿云原生AI方向，薪资优厚，但工作强度大。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
55K
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 1680 个在招 · 其中云计算 4 个
市场机会
选择不多
杭州 · 云计算 · 6 个在招
职位详情
关于这个职位
作为阿里云智能Agent Sandbox平台开发专家，你将负责构建云原生适配层，实现基于Kubernetes的Agent Sandbox全生命周期管理，并优化虚拟节点架构以应对超大规模集群下的Serverless容器挑战
该职位深度参与云原生AI前沿技术预研，推动阿里云容器产品竞争力提升，适合对云原生和AI基础设施有浓厚兴趣的技术专家
最低要求
计算机科学、软件工程及相关专业，精通 Golang 语言，2年以上云原生或基础设施开发经验，熟练掌握性能调优和高并发编程，具备良好的编码习惯
深入理解 Kubernetes 核心组件原理、API 机制及 Operator 开发模式
熟悉 K8S Kubelet、容器运行时技术（containerd/Docker）及 Linux 内核 Namespace/Cgroups 机制，了解 gVisor、Kata Containers 等安全沙箱技术
熟练使用 AI 开发工具，有AI相关开发工具应用研发经验者优先，熟悉业界主流的Agent Infra、Agent Sandbox、Agent RL等技术，具备 Agent 平台构建、Skills开发、MCP部署等实战经验者优先，持有阿里云 ACA/ACP/ACE 认证证书者优先
有强烈技术热情和好奇心，自驱力和学习力强
具备良好的分析与解决问题的能力、沟通以及团队合作能力
喜欢挑战性的技术研发工作，善于攻坚克难，有创新热情，积极乐观，坚韧抗压，结果导向，能够持续推动问题的解决和突破
工作职责
构建 Agent Sandbox 服务的云原生适配层，实现基于 Kubernetes 集群的 Agent Sandbox 的全生命周期管理
负责虚拟节点（Virtual Node）架构设计和性能优化，解决 超大规模集群下 Serverless 容器与Kubernetes 管控面的状态管理、资源映射和异常自动恢复等技术难题
优化超大并发下 Kubernetes 控制器/组件的处理能力，降低处理延迟，提升资源利用效率与系统稳定性，应对AI时代下海量弹性需求
实现控制器/组件全面 Agentic 化，提升研发、运维、问题排查效率
推动云原生 AI 前沿技术的预研、落地，持续提升阿里云容器产品的竞争力与系统稳定性
优先资格
有AI相关开发工具应用研发经验者优先，熟悉业界主流的Agent Infra、Agent Sandbox、Agent RL等技术，具备 Agent 平台构建、Skills开发、MCP部署等实战经验者优先，持有阿里云 ACA/ACP/ACE 认证证书者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 云原生AI是当前热门方向，该岗位处于技术前沿，有丰富的学习和发展机会
- 薪资福利优厚，阿里提供有竞争力的薪酬和股票激励
- 技术栈要求高，需要持续学习Kubernetes、容器、AI等前沿技术
- 跨团队协作多，需要良好的沟通能力
缺点 / 挑战
- 阿里云作为国内云计算的领导者，平台大，技术挑战高，能接触到超大规模集群的实战场景
- 工作强度较大，可能需要应对紧急故障和高压力的项目交付
- 适合对云原生和AI基础设施有强烈兴趣，具备扎实的Golang和Kubernetes功底，喜欢挑战性技术难题的资深工程师
角色解读
- 在阿里云容器产品团队中，可以逐步成长为云原生技术专家，主导核心架构设计
- 随着AI与云原生融合趋势，可向AI基础设施方向深入，成为Agent平台架构师
- 有机会晋升为技术管理岗位，带领团队负责容器产品的研发和落地
- 负责构建Agent Sandbox的云原生适配层，实现基于Kubernetes的全生命周期管理，包括部署、伸缩、升级等
- 设计并优化虚拟节点架构，解决超大规模集群下Serverless容器与Kubernetes管控面的状态管理、资源映射和异常恢复等技术难题
- 优化Kubernetes控制器/组件的并发处理能力，降低延迟，提升资源利用率和系统稳定性，以应对AI时代的海量弹性需求
- 推动控制器/组件的Agentic化，利用AI技术提升研发、运维和问题排查效率
- 精通Golang语言，具备2年以上云原生或基础设施开发经验，熟悉性能调优和高并发编程
- 深入理解Kubernetes核心组件原理、API机制及Operator开发模式
- 熟悉Kubelet、容器运行时（containerd/Docker）及Linux内核Namespace/Cgroups机制，了解gVisor、Kata Containers等安全沙箱技术
- 熟练使用AI开发工具，了解Agent Infra、Agent Sandbox、Agent RL等技术，具备Agent平台构建、Skills开发、MCP部署经验者优先
申请策略
- 关注阿里云容器产品的技术博客和开源项目，了解团队技术方向
- 在面试中展示对云原生AI趋势的理解和热情
- 突出Golang开发经验和云原生项目经历，特别是Kubernetes Operator或控制器开发
- 强调性能调优和高并发处理的实战案例，如大规模集群优化
- 展示对AI工具的使用和Agent相关项目的经验，如Agent平台构建或MCP部署
- 如有阿里云认证，务必在简历中标注
- 深入学习Kubernetes源码和Operator模式，掌握自定义控制器开发
- 了解Agent Infra和Agent Sandbox技术，尝试构建简单的Agent平台
面试指南
- 采用STAR法则，结合具体项目经验，突出技术难点和解决方案
- 展示系统设计能力，从架构层面分析问题，并给出权衡
- 强调数据驱动和结果导向，用指标说明优化效果
- 请描述你如何设计一个基于Kubernetes的Agent Sandbox生命周期管理方案
- 如何优化Kubernetes控制器在超大规模集群下的性能？
- 你如何处理虚拟节点架构中的状态一致性问题？
- 谈谈你对Agent Infra和Agent Sandbox技术的理解
- 如何利用AI工具提升Kubernetes运维效率？
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活50
使命价值80
薪资福利
85较高
阿里云提供有竞争力的薪资和福利，作为上市公司，薪酬体系完善，但具体薪资未在JD中披露。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
95较高
该岗位处于云原生AI前沿，技术挑战大，成长空间广阔，且阿里云提供丰富的学习资源和晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Golang、Kubernetes、Serverless、Agent Infra、Agent Sandbox、MCP、gVisor、Kata Containers
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在杭州或北京，需要现场办公，互联网大厂工作强度较高，但未在JD中明确提及加班情况。
工作模式仅现场办公
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
80较高
云原生AI是推动数字化转型的关键技术，阿里云作为行业领导者，该岗位对技术发展有积极影响。
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
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