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云原生调度与 Agent Infra 开发实习生
云原生调度与 Agent Infra 开发实习生
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公后端开发
后端开发
Agent基础设施
Go语言
Gpu调度
云原生
分布式系统
容器技术
资源管理
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
高成长性技术实习，聚焦云原生与AI基础设施前沿，适合热爱钻研底层技术的开发者。
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，方便比较实习机会。
薪资怎么样
1.0千
比后端开发中位数低
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 2320 个在招 · 其中后端开发 38 个
市场机会
选择面较广
上海 · 后端开发 · 约 330 个在招
职位详情
关于这个职位
作为小红书云原生调度与Agent Infra开发实习生，你将参与NEX平台研发，涉及Kubernetes核心组件、GPU资源调度及Agent沙箱编排
在真实业务场景中解决大规模集群的资源分配与稳定性问题，提升系统效能，并有机会贡献开源项目
最低要求
本科及以上在读，计算机、软件工程等相关专业优先，具备数据结构与算法、操作系统、计算机网络等基础知识
熟悉至少一种编程语言，如Go、Python、Java、C++，能够在Linux环境下开发和调试
有Go开发经验者优先
对分布式系统、Kubernetes、容器调度或资源管理有兴趣，了解相关基本原理者优先
有Kubernetes Controller、调度插件、分布式系统等课程项目、实习或开源贡献经历者优先，不要求已有大规模集群经验
能主动学习、分析问题并验证方案，具备良好的沟通协作能力和责任心
工作职责
云原生核心组件开发：理解Kubernetes调度、控制器和资源管理机制，参与调度器、Controller、CRD等核心组件的设计与实现
资源调度与混部：参与在线服务与离线任务的统一调度，开发配额管理、任务排队、抢占和弹性能力，提升资源利用率并控制业务间干扰
GPU与任务调度：参与GPU拓扑感知、成组调度和异构资源管理，支撑多机训练、推理及批量任务的资源分配
Agent沙箱交付与编排：参与NEX沙箱生命周期管理、预热池、快速交付和批量调度，支撑长驻Agent、一次性任务及Agentic RL等场景
集群性能与稳定性：分析调度和交付链路的性能瓶颈，完善监控、诊断与自动化测试，参与高并发及故障场景验证
与系统软件、AI基础设施和业务团队协作，推进功能上线和效果验证
有机会参与相关开源项目的开发与贡献
优先资格
对调度算法、性能优化、GPU调度或Agent基础设施有研究或实践者加分
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触业界领先的云原生与AI基础设施技术栈，拥有真实的超大规模集群实战经验，且有机会参与开源项目贡献
- 对云原生、分布式系统及AI基础设施有浓厚兴趣，具备扎实编程基础和动手能力的计算机专业在校生
缺点 / 挑战
- 技术门槛较高，需同时掌握云原生底层原理与AI算力调度知识，对算法优化和系统稳定性要求极高
角色解读
- 从实习生成长为云原生架构师或AI基础设施专家，深入掌握大规模集群调度与高性能计算领域的前沿技术
- 参与小红书云原生调度平台（NEX）的研发，包括Kubernetes核心组件、GPU资源调度及Agent沙箱编排的开发与维护
- 熟练掌握Go/Python/C++等编程语言，深入理解Kubernetes原理、分布式系统及容器技术，具备扎实的计算机基础
申请策略
- 关注小红书技术博客，了解其云原生架构演进，准备展示你对大规模系统稳定性的思考
- 突出Kubernetes相关项目经验、分布式系统课程设计或开源贡献，强调Go语言开发能力及算法基础
- 深入学习Kubernetes源码及调度机制，了解GPU虚拟化与异构资源管理技术，强化Linux环境下的调试能力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
- 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合具体场景分析优劣，最后给出优化思路
- 请简述Kubernetes调度器的主要工作流程
- 如何设计一个支持GPU拓扑感知的调度策略？
- 在混合部署场景下，如何保证在线服务的SLA不受离线任务影响？
- 请介绍一个你参与的分布式系统项目，并说明遇到的挑战及解决方案
- 复习操作系统、计算机网络及数据结构基础，阅读Kubernetes官方文档中关于Scheduler和Custom Resource的定义，准备1-2个深度技术项目案例
职位点评
薪资福利70
成长发展95
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
作为互联网大厂实习岗，薪资通常高于市场平均水平，但实习性质决定了其长期稳定性有限。
薪资信号未披露（AI估算：0.3–0.4千/月）
成长发展
95较高
该职位提供极高的技术成长空间，涉及前沿的云原生与AI基础设施技术，且有明确的开源贡献机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Kubernetes、Go、GPU调度、Agent、云原生、分布式系统
成长机会有机会参与相关开源项目的开发与贡献
业务类型profit_center
工作生活
50较低
互联网大厂研发岗位通常工作节奏较快，JD未明确提及弹性工作制或不加班政策，WLB存在不确定性。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
通过优化AI基础设施效率，间接支持小红书内容生态的智能化发展，具有较好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
创新程度积极采用新技术
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