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基础设施与稳定性工程-AI系统技术专家-底层系统与运行时方向
基础设施与稳定性工程-AI系统技术专家-底层系统与运行时方向
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后端开发
后端开发
Ai系统优化
Go
Gpu架构
Linux内核
云原生
虚拟化(Kvm/Qemu)
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
高薪前沿技术岗，聚焦AI底层系统创新，技术成长极佳，但工作强度可能较大
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
8.0万
比后端开发中位数高
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 4960 个在招 · 其中后端开发 约 150 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 后端开发 · 约 250 个在招
职位详情
关于这个职位
负责构建稳定高效的AI系统底座，优化底层系统与虚拟化技术以支持高性能AI容器和沙箱运行环境
需精通C/C++/Go/Rust及Linux内核或云原生容器技术，具备GPU架构适配及大模型训练/推理系统实战优化经验者优先
最低要求
计算机、电子、自动化等相关专业本科及以上学历，具备多年系统软件研发经验
精通 C/C++、Go、Rust其中之一语言，熟悉 Linux 操作系统原理，具备扎实的系统编程与问题定位能力
精通下面其中之一的技术方向：
）系统内核和虚拟化等底层系统技术，包括Linux内核、KVM/QEMU、Firecracker等，具备多年研发与运维经验
）云原生容器和沙箱运行时技术，包括K8s、Containerd、runC、Kata等，具备多年的容器或沙箱的实际研发和运维经验
工作职责
负责构建稳定高效的AI系统底座：
紧跟AI硬件架构发展，高效使能AI硬件架构能力
紧跟AI应用需求，优化创新OS和虚拟化等底层系统技术，支持高性能AI容器和沙箱运行环境
负责构建满足各类AI应用场景的容器/沙箱运行时：
紧跟AI趋势和节奏，快速构建和迭代高性能AI容器/沙箱运行时
针对多元资源环境和AI应用场景，构建统一和高效的AI容器/沙箱等运行时
优先资格
具有AI系统软件研发和支持经验的优先，包括熟悉GPU架构、AI加速器适配、AI系统调优等
熟悉 GPU 编程模型，有大模型训练或推理系统的实战优化经验的优先
对系统技术和AI方向有热情，具有良好的跨团队沟通与协作能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI基础设施核心领域，技术壁垒高，职业竞争力强
- 需要同时掌握底层系统（内核/虚拟化）与上层AI应用（GPU/大模型）知识，学习曲线陡峭
- 适合拥有深厚系统编程功底，且对AI底层架构有强烈兴趣的技术专家
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向AI基础设施架构师方向发展，成为底层系统与AI结合领域的顶尖技术专家
- 研发和维护高性能的AI容器与沙箱运行时环境，确保AI应用在底层系统上的高效运行
- 精通C/C++/Go/Rust至少一种系统级编程语言，深入理解Linux内核原理
申请策略
- 强调解决复杂系统问题的能力，特别是涉及异构计算资源调度时的优化经验
- 突出在Linux内核、KVM/QEMU或K8s/Containerd等项目的深度参与和性能优化成果
- 补充GPU编程模型（如CUDA）及大模型训练/推理系统的相关知识
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点展示量化指标（如延迟降低多少、吞吐量提升多少）
- 请详细描述你优化过的一个Linux内核模块或虚拟化组件的性能瓶颈及解决方案
- 在Kubernetes环境下，如何设计一个支持多租户隔离的高性能AI沙箱运行时？
- 对比Firecracker和Kata Containers的优缺点，并说明适用场景
- 复习Linux内存管理、进程调度及网络栈原理
- 了解主流AI框架（PyTorch/TensorFlow）在底层调用GPU的方式
职位点评
薪资福利90
成长发展95
工作生活40
使命价值75
薪资福利
90较高
作为已上市巨头企业的核心底层技术专家岗，薪资包极具竞争力，通常包含高额股票期权，远超市场平均水平。
薪资信号未披露（AI估算：6.0千–10.0万/月）
成长发展
95较高
岗位直接关联AI大模型基础设施前沿技术，技术栈极其硬核，能提供极高的技术成长空间和行业影响力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Linux内核、KVM/QEMU、Firecracker、Kubernetes、Containerd、Kata、GPU架构、AI系统调优
业务类型profit_center
工作生活
40较低
大厂核心研发岗位通常伴随高强度工作节奏，JD中虽未明确提及加班，但“快速构建和迭代”暗示了较高的交付压力。
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
75中等
致力于构建AI系统的稳定底座，推动AI技术的普惠化和高效化，具有显著的行业技术价值和社会意义。
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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