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阿里云智能-服务器软硬件结合开发专家-深圳/杭州
阿里云智能-服务器软硬件结合开发专家-深圳/杭州
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公云计算
云计算
Dpdk
Io虚拟化
Linux内核
Pcie
Rdma
性能优化
驱动开发
Ai智算集群
Dpu/智能网卡
值不值得投
84综合评分
综合评分 84
顶尖云基础设施技术岗，聚焦DPU与AI算力网络，技术挑战大、成长空间广，薪资福利优厚。
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
6.3万
比云计算中位数高
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 3670 个在招 · 其中云计算 18 个
市场机会
选择适中
杭州 · 云计算 · 25 个在招
职位详情
关于这个职位
负责阿里云智能网卡（DPU）及配套系统软件、驱动的开发、验证与生产环境运维
结合云产品业务特性，利用软硬件协同技术对业务软件进行深度优化，提升整体性能与客户体验
同时探索智能网卡在AI智算集群中的创新应用，持续强化云基础设施的技术壁垒与核心竞争力
最低要求
电子、计算机、自动化等相关专业
精通C/C++语言编程，熟悉Linux体系及实现原理（设备驱动、I/O系统、网络系统等），有kernel或用户态驱动开发经验
熟悉各种网络协议，网络基础知识，熟悉TCP/IP原理及实现，熟悉DPDK等
熟悉RDMA高性能网络协议在智能网卡上的实现与优化
了解AI智算集群网卡/网络架构，熟悉智能网卡在AI场景的加速和应用
具有良好的沟通能力，热爱技术，主动学习，能够快速掌握新技术
有强烈技术热情和好奇心、自驱力和学习力
具备良好的分析与解决问题能力、沟通以及团队合作能力
有创新热情，积极乐观，能够持续推动问题的解决和突破
工作职责
主导或参与智能网卡/DPU相关系统软件和驱动软件的开发、功能验证，产品化落地以及上线运维
根据云产品业务特点，通过软硬件结合技术，进行业务软件优化，持续创造客户价值
通过智能网卡的创新应用，帮助云产品基础设施持续提升技术竞争力
优先资格
了解RDMA类协议原理及实现，有RDMA类协议栈开发和维护经验优先
了解交换机，路由器等数通设备以及OVS，容器网络等虚拟网络技术原理及实现，有相关软硬件硬件开发经验优先
了解IO虚拟化，虚拟化直通，PCIe体系实现原理和架构，有相关软硬件开发经验优先
精通C/C++语言和软硬件系统分析，能快速定位性能瓶颈，并有性能优化成功经验
掌握AI基础知识，熟练使用主流AI Coding工具，熟悉AI驱动的现代研发流程并能融入个人工作流
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
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦云原生与AI算力基础设施最前沿，技术栈极具稀缺性与行业影响力
- 依托头部互联网大厂平台，拥有海量真实业务场景与顶级硬件资源支持
- 薪酬福利体系完善，内部技术氛围浓厚，利于长期职业资本积累
- 涉及软硬结合与跨团队协作，沟通成本高，需求变更与技术债处理较为复杂
- 互联网大厂节奏较快，项目交付周期紧，需保持高强度学习与输出状态
- 适合具备扎实底层系统功底、对硬件交互与高性能网络有浓厚兴趣、追求技术深度且抗压能力强的资深开发者
缺点 / 挑战
- 底层系统与驱动开发门槛极高，需长时间沉淀才能产出有效成果，初期压力较大
角色解读
- 可向云基础设施架构师、首席技术专家方向深耕，主导下一代DPU/网络芯片定义
- 横向拓展至AI算力平台、边缘计算或数据中心全栈技术，成为跨领域技术领军人才
- 积累深厚后，可转向技术管理或独立负责核心产品线，带领团队攻克行业级难题
- 负责阿里云智能网卡（DPU）及配套系统软件、驱动的开发、验证与生产环境运维
- 结合云产品业务特性，利用软硬件协同技术对业务软件进行深度优化，提升整体性能与客户体验
- 探索智能网卡在AI智算集群中的创新应用，持续强化云基础设施的技术壁垒与竞争力
- 精通C/C++编程与Linux内核机制，具备扎实的驱动开发（Kernel/User-space）与系统级调试能力
- 深入理解网络协议栈（TCP/IP）、DPDK框架及RDMA高性能网络协议的实现与优化
- 熟悉AI算力集群网络架构、PCIe体系、IO虚拟化及容器网络（OVS）等底层技术原理
申请策略
- 提前研究目标公司云产品的技术白皮书与开源贡献记录，面试时能结合业务场景提出见解
- 准备1-2个完整的性能排查与优化案例，使用图表清晰展示问题定位路径与最终收益
- 突出Linux内核模块开发、驱动编写及性能调优的具体项目案例，量化优化指标（如延迟降低X%、吞吐提升Y%）
- 详细列举RDMA/DPDK/PCIe等协议栈的实际应用经验，说明如何解决具体技术瓶颈
- 强调跨软硬件团队协作经历，展示从需求分析到产品化落地的完整闭环能力
- 系统复习Linux内核网络子系统与内存管理机制，补充eBPF等现代内核观测技术
- 动手实践QEMU/KVM虚拟化环境下的DPU模拟测试，熟悉CI/CD流水线与自动化测试框架
- 跟进NVMe-oF、RoCEv2等最新RDMA标准演进，了解主流AI框架的网络通信优化方案
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化陈述项目背景、技术难点、解决方案及量化成果
- 先讲清基础原理与架构设计，再结合具体代码/日志/抓包数据展示排查逻辑，最后总结可复用的方法论
- 针对开放性问题，先界定边界条件，给出多套备选方案并对比优劣，体现系统性思维
- 请详细描述一次你通过修改Linux内核驱动或用户态代码解决重大性能瓶颈的经历
- RDMA协议相比传统TCP/IP在网络延迟和CPU占用上有哪些优势？在智能网卡上如何进一步降低开销？
- 面对AI训练集群中大规模节点间的网络拥塞，你会从哪些层面进行诊断与优化？
- 如何设计一个高可用的DPU固件升级方案，确保在生产环境中不影响现有业务流量？
- 重温Linux内核网络子系统与内存管理机制相关经典资料，巩固底层理论
职位点评
薪资福利88
成长发展92
工作生活65
使命价值85
薪资福利
88较高
作为阿里云核心基础设施专家岗，薪资水平处于行业高位，配套完善的股票期权与福利体系，对补偿性动机满足度较高。
薪资信号偏高 (4.5千–8.0万/月)
成长发展
92较高
岗位直接面向DPU、RDMA、AI智算集群等前沿技术，技术迭代快、成长空间大，发展性动机得到高度满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈DPU、RDMA、DPDK、Linux内核、PCIe、AI智算集群、C/C++
业务类型profit_center
工作生活
65中等
互联网大厂常规研发节奏，虽未明确标注弹性工时，但核心技术岗通常享有相对灵活的工作安排，生活化动机满足程度中等。
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
85较高
致力于构建高效AI算力底座与云基础设施，技术成果直接赋能千行百业数字化转型，社会价值与行业前景显著。
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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