阿里巴巴
阿里云智能-虚拟化系统研发专家(Hypervisor & AI Infra)-杭州
阿里云智能-虚拟化系统研发专家(Hypervisor & AI Infra)-杭州
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虚拟化
虚拟化
Ai Infra
Dpu
Ebpf
Hypervisor
Kvm/Qemu
Linux内核
机密计算
虚拟化
Dpdk/Spdk
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
阿里云核心团队，前沿虚拟化技术，高薪高压力，WLB一般。
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
参考估算薪资
根据职位描述推断，供对比参考
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
职位详情
关于这个职位
该职位负责阿里云神龙平台虚拟化核心模块的研发，包括Hypervisor、轻量级VMM、软硬协同隔离、加速卸载、热迁移及机密计算等，支撑AI训练/推理等新型负载
要求5年以上经验，精通C/C++和Linux内核，熟悉KVM/QEMU等，适合资深系统软件研发专家
最低要求
年以上相关工作经验，计算机或相关专业，有大型云厂商虚拟化/内核/系统软件研发经历，或主导过从0到1的虚拟化模块设计与落地优先
熟悉 x86 或ARM、RISC-V 体系结构，深入理解 CPU/内存/中断/IO 虚拟化原理
精通 Linux 内核关键子系统（调度、内存管理、cgroups、RAS），具备内核态开发与深度调试（kdump/ftrace/perf）实战经验优先
具备扎实的 C/C++ 编程能力，熟悉 QEMU/KVM/Xen 等主流开源虚拟化项目源码者优先
有神龙平台、智能网卡（DPU）、GPU/ASIC 加速卡、DPDK/SPDK 开发或协同优化经验优先
熟悉容器运行时底层（gVisor/Kata/Firecracker/Rust VMM）、eBPF、安全容器（Nabla、gVisor sandbox）或可信计算（TPM/vTPM、SGX、TDX）优先
具备 AI 工作负载（PyTorch/Triton/LLM 推理）在虚拟化环境下性能调优或资源隔离实践经验优先
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
掌握AI基础知识，掌握基础提示词工程，会使用Al专业工具，集成AI到个人工作流
有AI相关开发工具应用研发经验者优先，持有阿里云ACA/ACP/ACE认证证书者优先
工作职责
主导/参与面向 Intel/AMD/ARM 新一代服务器平台的虚拟化核心模块研发，完成新硬件特性在 Dragonfly Hypervisor 中的使能与深度优化
设计并实现虚拟化下高性能、轻量级VMM方案，支撑 AI 训练/推理、Agent 沙箱等新型负载的隔离性、性能与启动速度
研发与优化软硬协同的隔离方案（内存/IO/中断/设备粒度），提升多租户场景下的安全性、确定性与资源保障能力
基于神龙硬件平台，设计并落地加速卸载方案，持续降低虚拟化开销、提升端到端吞吐与延迟
持续演进热迁移/热升级/热插拔技术，在百万级实例规模下保障业务零感知、高成功率、秒级收敛
构建虚拟化可信执行环境（vTPM/TCM 集成、机密计算支持、启动度量与远程证明），打造云上可信基础设施底座
深入客户一线，主导复杂性能瓶颈分析、稳定性根因定位与系统级调优，输出可复用的方法论与工具链
参与下一代 Dragonfly Hypervisor 的架构设计——面向 AI Infra 与 Agent 运行时需求，定义轻量、弹性、可扩展、可观测的新一代虚拟化范式
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台大，资源多，有完善的晋升通道和培训体系
- 薪资竞争力强，福利待遇好
- 工作强度大，需要应对百万级实例规模下的复杂问题
- 技术难度高，需要持续学习和跟进硬件、AI技术发展
- 适合有5年以上虚拟化/内核研发经验，热爱技术攻坚，抗压能力强，希望在云计算基础设施领域深耕的资深工程师
缺点 / 挑战
- 阿里云核心团队，技术挑战大，能接触前沿的AI基础设施和虚拟化技术
- 需要深入客户一线，可能面临较大的压力
角色解读
- 技术专家路线：在虚拟化领域深耕，成为Hypervisor和AI Infra方向的权威
- 架构师路线：参与下一代虚拟化架构设计，影响云计算基础设施发展方向
- 管理路线：带领团队负责核心模块研发，向技术管理方向发展
- 负责阿里云神龙平台虚拟化核心模块的研发，包括Hypervisor、轻量级VMM、软硬协同隔离、加速卸载、热迁移及机密计算等
- 面向AI训练/推理、Agent沙箱等新型负载，优化虚拟化性能、隔离性和启动速度
- 深入客户一线，解决复杂性能瓶颈和稳定性问题，输出方法论和工具链
- 参与下一代Dragonfly Hypervisor的架构设计，定义面向AI Infra的新一代虚拟化范式
- 精通C/C++和Linux内核，熟悉x86/ARM体系结构和CPU/内存/中断/IO虚拟化原理
- 熟悉QEMU/KVM/Xen等开源虚拟化项目，有内核态开发和调试经验
- 了解DPU、GPU/ASIC加速卡、DPDK/SPDK等硬件加速技术
- 熟悉容器运行时（gVisor/Kata/Firecracker）、eBPF、机密计算（SGX/TDX）等
申请策略
- 了解阿里云神龙平台和Dragonfly Hypervisor的背景
- 准备一些虚拟化性能调优的案例，展示解决问题的能力
- 突出虚拟化或内核相关的项目经验，尤其是从0到1的模块设计
- 强调对x86/ARM体系结构和Linux内核的深入理解
- 展示在性能调优、稳定性问题定位方面的实际案例
- 提及AI工作负载优化经验或相关认证
- 熟悉主流开源虚拟化项目源码，如KVM/QEMU
- 了解DPU、eBPF、机密计算等新技术
面试指南
- 用STAR法则回答项目经历，突出个人贡献和结果
- 结合具体技术细节，展示深度理解
- 强调解决问题的思路和方法论
- 请描述一次你主导虚拟化模块设计的经历，遇到了哪些挑战？
- 如何优化虚拟化环境下的AI训练性能？
- 解释一下CPU虚拟化中的VT-x/AMD-V原理
- 如何实现热迁移的秒级收敛？
- 谈谈你对机密计算（如TDX）的理解
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
阿里云核心团队，薪资竞争力强，福利完善，但具体薪资未披露。
薪资信号未披露（AI估算：50K-80K/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿虚拟化技术和AI Infra，技术成长空间大，有明确的晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Hypervisor、Linux内核、C/C++、KVM/QEMU、DPU、eBPF、机密计算、AI Infra
业务类型profit_center
工作生活
50较低
仅现场办公，未提及弹性工作，工作强度可能较大。
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
70中等
云计算基础设施是高速增长赛道，对数字化转型有积极影响，但JD未强调社会价值。
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
Watch Jobs