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阿里云智能-高性能网络高级架构师-杭州/北京
阿里云智能-高性能网络高级架构师-杭州/北京
发布于 5 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基础设施
Dpdk
Linux网络协议栈
Nccl
Rdma
Roce
Spdk
数据中心网络
架构设计
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
核心AI基础设施架构岗，技术前沿且薪资极高，适合热爱底层技术攻坚的资深专家。
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
8万
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 2990 个在招 · 其中架构师 20 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 架构师 · 51 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责阿里云高性能网络系统的架构设计与技术演进，围绕RDMA、超节点等核心技术构建低延迟、高吞吐的网络基础设施，支撑AI推理和训练等场景
你需要主导数据中心网络拓扑规划、集合通信优化及网络可观测性体系建设，解决跨领域性能瓶颈
最低要求
计算机科学、网络工程、通信工程或相关专业
年以上高性能网络（ AI 基础设施）架构设计经验
精通 RDMA 技术栈（InfiniBand / RoCE），熟悉 libibverbs 编程模型、MR 管理、QP 状态机等核心概念
深入了解主流 RDMA 网卡（NVIDIA ConnectX-5/6/7）的特性与调优方法，有实际部署和性能优化经验
熟悉数据中心网络架构（Spine-Leaf / Fat-Tree / Dragonfly 等），具备大规模（千卡以上）集群网络设计经验
熟悉 Linux 网络协议栈、内核旁路技术（DPDK / SPDK）及网络性能分析工具（perftest、ibwritebw 等）
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
工作职责
主导高性能网络架构的规划与设计，涵盖数据中心网络拓扑、RDMA 网络方案、集合通信优化等方向
负责ScaleOut和ScaleUP网络的选型、部署、调优及故障排查，保障大规模集群的网络性能与稳定性
深入理解商用网的特性和自研网卡的开发，推动硬件能力与业务场景的深度结合
设计并优化 AI 训练场景下的集合通信方案，包括 NCCL 调优、网络拓扑感知调度、流量工程等
推动网络可观测性体系建设，建立网络性能基线、异常检测和根因分析能力
跟踪业界前沿技术发展，输出技术洞察与演进路线
与上层业务团队紧密协作，端到端解决跨领域性能瓶颈
优先资格
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
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI基础设施核心赛道，接触千卡以上大规模集群和前沿RDMA技术，技术壁垒高
- 适合在高性能网络或AI基础设施领域有深厚积累，热爱底层技术钻研，具备极强自驱力和攻坚能力的资深技术专家
缺点 / 挑战
- 依托阿里云计算平台，能参与支撑Agent时代AI推理和训练等极具挑战性的业务场景
- 技术栈深且广，需要持续跟踪业界前沿并解决复杂的跨领域性能瓶颈，对技术深度和抗压能力要求极高
角色解读
- 可向首席架构师、技术总监或AI基础设施技术负责人方向发展，成为云计算与AI底层网络领域的顶尖技术专家
- 负责阿里云高性能网络架构设计，围绕RDMA和超节点技术构建AI训练和推理的底层网络基础设施
- 主导数据中心网络拓扑规划、集合通信优化及网络可观测性建设，解决大规模集群的跨领域性能瓶颈
- 精通RDMA技术栈（InfiniBand/RoCE）及主流网卡调优，熟悉数据中心网络架构和Linux网络协议栈
- 具备大规模集群网络设计经验，掌握AI基础知识及NCCL等集合通信调优
申请策略
- 了解阿里云在AI算力基础设施方面的最新布局和产品，在面试中展现对AI时代网络架构演进趋势的独立思考
- 突出千卡以上大规模集群网络设计经验，以及在RDMA、NCCL调优、集合通信优化等方面的具体落地案例和性能提升数据
- 强调在AI基础设施或分布式存储场景下的架构设计成果
- 深入学习AI大模型训练/推理的网络通信瓶颈及优化方案，熟悉最新的超节点网络架构和自研网卡特性
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出“背景（大规模/AI场景）- 挑战（性能瓶颈/延迟/吞吐）- 行动（具体技术选型/调优手段/架构设计）- 结果（量化指标提升）”
- 请分享一个你主导的大规模集群网络架构设计案例，遇到了哪些性能瓶颈，如何解决的？
- 在AI训练场景下，NCCL调优和网络拓扑感知调度具体是如何做的？有哪些优化经验？
- InfiniBand和RoCE在实际部署和调优中有哪些核心差异？你更倾向于哪种场景使用哪种技术？
- 如何构建网络可观测性体系，实现异常检测和根因分析？
- 复习RDMA底层原理（如libibverbs、QP状态机）、数据中心网络拓扑（Spine-Leaf/Dragonfly）以及Linux内核网络协议栈
- 准备1-2个深度技术攻坚的完整故事，重点体现解决复杂跨领域问题的思路
职位点评
薪资福利90
成长发展95
工作生活50
使命价值85
薪资福利
90较高
作为高级架构师岗位，薪资处于行业顶尖水平，且上市公司福利体系完善，补偿性动机满足度极高。
薪资信号偏高 (6千–10万/月)
成长发展
95较高
处于AI基础设施最前沿，接触千卡集群和RDMA等核心技术，技术成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈RDMA、InfiniBand、RoCE、NCCL、DPDK、SPDK、ScaleOut、ScaleUP
成长机会团队能力建设、跟踪业界前沿技术发展
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式和WLB，但高级架构师岗位通常面临较大的技术攻坚压力和跨团队协作，WLB可能受限。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
85较高
支撑AI时代的底层算力网络，推动AI技术发展，具有较高的行业前景和技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号支撑 Agent时代的AI 推理和训练
创新程度开拓性创新（行业首创）
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