哈啰出行
资源调度工程师
资源调度工程师
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
北京市 / 上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
GPU
HPC
多租户
PCIe
NVLINK
资源配置
Volcano
Ai调度
Spot实例
AI 估算 · 25k–45k
一线城市高级工程师，稀缺技术栈（GPU调度），互联网大厂市场水准
职位详情
关于这个职位
这个职位负责设计GPU/CPU/存储资源的调度策略，集成Volcano等调度器扩展，实现租户配额、优先级、抢占/Spot调度，并搭建计费账单系统
适合有Kubernetes调度框架精通、GPU拓扑理解及HPC/AI平台经验的资深工程师，在哈啰出行这样的大型互联网平台从事底层基础设施优化
最低要求
● 精通Kubernetes调度框架
● 理解GPU/NVLink/PCIe拓扑结构
● 具备HPC/AI平台调度经验
工作职责
● 设计GPU/CPU/存储资源调度策略
● 集成Volcano/kube-scheduler Extender
● 实现租户配额、优先级、抢占/Spot调度能力
● 搭建计费/账单系统
优先资格
● 多租户大规模调度优化经验
AI 洞察
优缺点分析
- 技术前沿：涉及GPU调度、AI基础设施等热点领域，技能积累深厚
- 平台优势：哈啰出行作为大型互联网公司，提供丰富业务场景和数据规模
- 行业前景：AI算力需求爆发，调度工程师为稀缺岗位，职业竞争力强
- 薪资回报：技术壁垒高，薪酬水平在市场前端
- 技术难度高：需要同时掌握Kubernetes、GPU硬件拓扑、调度算法等多领域知识
- 工作强度可能较高：大规模集群调度问题复杂，需快速响应线上问题
- 岗位竞争激烈：该领域人才聚集，需要持续学习新技术
- 适合对底层基础设施和调度算法有浓厚兴趣、喜欢挑战复杂系统问题的资深工程师
角色解读
- 可向资深调度架构师发展，负责更大规模集群的资源管理平台设计
- 可转向AI基础设施或云原生平台架构方向，成为数据中心核心专家
- 也可横向拓展至整个基础设施技术栈，如网络、存储、计算一体化设计
- 设计并优化GPU/CPU/存储资源的调度策略，确保计算资源高效利用
- 集成Volcano等Kubernetes调度器扩展，实现自定义调度逻辑
- 实现多租户配额管理、优先级调度、抢占式和Spot实例调度能力
- 搭建计费和账单系统，支撑资源使用的成本核算
- 精通Kubernetes调度框架，熟悉调度器架构与扩展机制
- 深入理解GPU/NVLink/PCIe拓扑结构，能针对异构硬件优化调度
- 具备HPC或AI平台调度实战经验，了解资源管理与任务编排
- 有大规模多租户调度优化经验更佳
申请策略
- 在简历中附上GitHub或技术博客链接，展示技术深度
- 面试前了解哈啰出行的业务场景（共享出行）中资源调度的特殊挑战
- 强调Kubernetes调度器开发或二次改造的实战项目经历
- 突出GPU集群管理、Volcano或其他调度器集成的具体成果
- 展现对拓扑理解（如NVLink）和性能调优的量化结果
- 如有多租户、配额管理、计费系统相关经验，务必详细描述
- 深入学习Kubernetes调度器源码，特别是kube-scheduler扩展机制
- 了解GPU虚拟化和容器化技术（如NVIDIA GPU Operator）
面试指南
- 结构化回答：先讲原理，再结合项目实例说明具体实现和效果
- 分点阐述：优势、挑战、解决方案，展示系统思考和问题解决能力
- 用量化指标：如调度延迟降低X%，资源利用率提升Y%
- 请解释Kubernetes调度框架中Scheduler Framework的各个扩展点及作用
- 如何设计一个支持GPU拓扑感知的调度策略？请举例说明
- 在多租户场景下，如何实现优先级抢占和资源公平分配？
- 你过去如何优化大规模集群的调度性能？遇到过哪些挑战？
- 请描述Volcano调度器的主要特性，它如何与kube-scheduler协同工作？
匹配度报告
66
综合匹配度
大厂技术岗，前沿调度方向，薪资有竞争力，但工作节奏和不确定性较高。
适合人群
该职位最适合追求技术成长、希望深耕AI基础设施与调度领域的求职者，但需要接受可能较高的工作强度。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展90
工作生活40
使命价值60
薪资福利匹配
75中等
薪资估计处于市场较高水平，但JD未明确提及福利，补偿性动机中等偏上。
薪资信号未披露 (25K-45K/月)
成长发展匹配
90较高
职位涉及前沿技术（GPU调度、HPC/AI），技能成长空间大，但未明确提及培训和晋升。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Kubernetes、Volcano、GPU、NVLink、HPC、AI调度
业务类型ambiguous
工作生活匹配
40较低
JD未提及办公模式与WLB，考虑到技术岗位的高强度特性，生活方式满足度较低。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
60中等
所属行业（共享出行）稳定但非高社会影响力领域，技术本身对AI基础设施有积极贡献。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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