货拉拉
后端开发工程师
后端开发工程师
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
后端开发
Deepspeed
Go
Gpu编程
Mlops
Pytorch
Tensorflow
Vllm
AI 估算 · 25k–45k
研究生学历+云原生AI平台，技术含金量高，市场竞争力强，薪资处于市场中高位。
职位详情
关于这个职位
作为货拉拉架构组后端开发工程师，你将深度参与云原生AI开发平台的设计与研发，为算法团队提供一站式模型开发、训练、部署和推理能力，并参与大模型工程系统架构设计
这是一个高含金量的技术岗位，能让你站在AI基础设施前沿，系统性提升云原生与分布式系统能力
最低要求
计算机软件或相关专业研究生及以上学历
熟悉Go、C++、Python等编程语言,具有良好的编程规范意识
熟悉Docker、Kubernetes及相关云原生系统，具备Kubernetes二次开发的能力和经验
熟悉MLOPS的相关流程，至少有一种机器学习框架使用或者开发经验，如TensorFlow、PyTorch、DeepSpeed、vLLM、Sglang、LmDeploy等
有较强的学习能力和系统分析能力，能够解决复杂的系统问题
具有良好的团队合作精神、积极主动的沟通意识、强烈的责任心
工作职责
负责云原生AI开发平台的设计、研发与迭代，为算法团队提供一站式模型开发、训练、部署和推理的平台能力，优化算力资源调度分配机制，提高资源利用率
参与大模型工程系统架构设计及研发，支持项目和产品高质量迭代
参与基于大语言模型驱动的AI应用平台能力的研发与技术迭代
负责平台的性能优化和稳定性保障，确保平台及服务的稳定运行
优先资格
有GPU 编程、GPU 虚拟化、大模型分布式推理加速经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与云原生与AI大模型基础设施融合，技术栈前沿，成长空间大
- 架构组负责平台核心能力，能接触到资源调度、分布式系统等高价值技术
- 与算法团队紧密合作，有助于建立跨团队影响力
- 平台型业务对稳定性要求极高，可能面临较大工作强度和紧急问题处理
- 技术迭代快，需要持续跟进最新框架和工具
- 适合对底层基础设施有浓厚兴趣、自我驱动强、能适应快速变化的技术环境的工程师
缺点 / 挑战
- 货拉拉作为超大型互联网公司，平台规模大，技术复杂度和挑战性高
- 需要同时掌握云原生、AI框架和分布式系统等多领域知识，学习压力大
角色解读
- 从后端开发工程师成长为云原生架构师，负责大规模AI基础设施设计
- 深入大模型工程方向，成为分布式训练/推理优化专家
- 积累平台建设经验，可向技术管理岗位发展，带领团队
- 设计并研发云原生AI开发平台，为算法团队提供模型训练、部署和推理的一站式能力
- 参与大模型工程系统架构设计，支持项目和产品高质量迭代
- 优化算力资源调度分配机制，提高GPU等资源利用率
- 负责平台性能优化与稳定性保障，确保服务可靠运行
- 精通Go、C++、Python等编程语言，具备扎实的编程功底
- 深入了解Docker和Kubernetes，具备K8s二次开发经验
- 熟悉MLOps流程，掌握至少一种机器学习框架或推理引擎
- 具备复杂系统分析能力和问题解决能力
申请策略
- 了解货拉拉的业务场景，尤其是AI在物流调度中的应用
- 在面试中强调解决复杂问题的案例，展现系统分析能力
- 突出Kubernetes相关项目经验，特别是二次开发或插件编写案例
- 强调MLOps或AI平台建设经历，如训练流水线、推理服务优化
- 展示性能调优和系统稳定性保障的具体成果，如资源利用率提升百分比
- 提及熟悉的大模型推理加速框架，如vLLM、DeepSpeed等
- 学习Kubernetes调度器和自定义资源定义，深入理解K8s原理
- 实践GPU虚拟化技术（如vGPU、MIG）和分布式训练框架
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出你的个人贡献
- 技术对比法：分析不同技术方案的优劣，说明你的选择依据
- 系统思维：从资源调度、架构设计、稳定性等维度全面回答
- 介绍一个你主导的Kubernetes二次开发项目，遇到哪些挑战？
- 如何设计一个支持大规模模型训练的AI开发平台？
- 如何优化GPU资源利用率？请结合具体场景
- 你熟悉哪些大模型推理加速框架？原理是什么？
- 当线上平台出现性能瓶颈时，你的排查思路是什么？
职位点评
75
综合评分
大厂AI基础设施岗位，技术前沿成长快，薪资有竞争力，但工作模式偏传统且未明确WLB。
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。
更适合这类人
最适合追求技术进步、渴望参与前沿AI基础设施建设的工程师，能够接受一定的工作强度和不确定性。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值80
薪资福利
75中等
该职位薪资水平预计处于市场中高位，但未在JD中明确具体薪资和福利，具有一定不确定性。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
85较高
技术栈覆盖云原生、AI平台和大模型工程，属于前沿技术领域，项目挑战大，技能提升空间显著。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Go、Kubernetes、MLOps、TensorFlow、PyTorch、vLLM、DeepSpeed、GPU编程
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未提及远程或弹性工作，默认仅现场办公，工作地在北京/深圳，生活便利性取决于具体办公地点，但未明确。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
AI基础设施属于高速增长赛道，对推动AI应用落地具有积极意义，但JD未强调社会价值导向。
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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