蔚来
校招Super Sparks-校招-智能体原生OS研究员/工程师
上海/圣何塞 · 校招 · 2027 届 · 博士
长期有效
任职要求
- 基本要求：
- 教育背景： 拥有计算机科学、计算机工程或相关领域的博士学位（Ph.D.）。
- 研究与工程能力： 具备深厚的学术研究基础与独立探索前沿技术的能力；同时具备强大的问题解决能力与扎实的系统级编程基础，精通 C/C++ 或 Rust。
- 核心技术栈要求（以下两个方向满足其一即可）：
- 方向 A：深耕底层操作系统 (OS & Systems Track)
- 主攻专长： 对操作系统内核、内存管理（特别是 Tiered Memory, CXL, 虚拟内存子系统）、微内核（如 seL4, Zircon）或底层虚拟化（如 User-mode VMM 设计与实现）有深刻的理论基础与修改底层源码的丰富实践经验。熟悉现代系统安全隔离机制。
- 跨界潜力： 对人工智能底层逻辑充满好奇心；愿意在入职后深入学习大语言模型（LLM）的工作原理及其对算力/内存的系统级需求特征。
- 方向 B：深耕 AI 基础设施 (AI Infra & MLSys Track)
- 主攻专长： 深入理解大语言模型（LLM）的底层显存消耗与调度机制；熟悉主流推理加速框架（如 vLLM, TensorRT, Triton），并在异构计算、分布式张量并行（TP）或分布式 KV Cache 调度方面有深度的系统级优化（非纯算法）经验。
- 跨界潜力： 具备扎实的计算机系统结构认知；愿意在入职后打破框架层的局限，向下深入学习微内核机制、底层内存分配与硬件驱动运行逻辑。
- 加分项 (Preferred Qualifications)
- 顶会发表： 在计算机系统、体系结构或 AI 基础设施领域的顶级学术会议（如 SOSP, OSDI, ASPLOS, MLSys, EuroSys, 等）上有高水平论文发表记录。
- 开源贡献： 在顶级系统开源项目（如 Linux Kernel, seL4, 知名 Rust 底层项目）或 AI 基础设施开源项目（如 vLLM, Llama.cpp, Ray）中有核心代码贡献。
- 底层优化： 熟悉跨架构开发与指令集级优化（如 x86, Arm, RISC-V）。
- 工业界经验： 在校期间有顶尖工业界实验室的实习经历，具备将学术界原型转化为高可用工程代码的成功经验。
岗位描述
职位介绍 (Position Overview)
我们正在定义和构建下一代智能体原生操作系统（Agent Native OS），致力于将操作系统的核心服务对象从“传统应用”向“AI 智能体”转移。由于该前沿领域横跨底层系统架构（OS Internals）与人工智能基础设施（AI Infra）两大硬核学科。
我们正在寻找在 操作系统底层 或 AI 基础设施 (MLSys) 任意一端具备深厚学术积累的顶尖博士人才。您将在我们拥有互补背景的跨学科团队中，主导前沿技术的探索与原型验证，攻坚大模型运行时调度、原生 AI 内存管理以及系统级安全隔离等底层基座难题，逐步跨界成长为下一代 Agent OS 的核心架构领军者。
岗位职责 (Responsibilities)
下一代智能体系统基座验证： 针对多智能体高并发与强隔离的需求，在系统架构（如基于 seL4 等微内核及其 User-mode VMM 机制）、软硬件协同的异构互联、或智能体可信执行环境（TEE）等关键路径上，完成核心模块的概念验证（PoC）与架构设计。
跨界融合创新 (OS-Runtime Co-design)：
如果您是 OS 专家： 带领团队探索分级内存（Tiered Memory / CXL）在 OS 层的管理机制，优化底层文件系统与内存页调度，为 AI 运行时提供极速的 KV Cache 卸载（Offloading / Swapping） 支持，从系统底层突破长上下文（Long Context）带来的内存墙瓶颈。
如果您是 AI Infra 专家： 打破传统推理框架的局限，探索算子调度、显存碎片管理与底层操作系统的深度协同；研究 PageAttention 等极致内存机制在操作系统原语级别的更优实现。
面向 Agent 语义的 IPC 与安全沙盒： 研发专为多智能体协作设计的极低延迟跨进程通信机制（如张量传递 Zero-copy Tensor Passing）；并结合 User-mode VMM、WASM 或 TEE 技术，为 Agent 的不受信工具调用（Tool Calling / Code Interpreter）构建毫秒级启动、基于能力（Capability-based）的强隔离执行沙盒。
学术转化与技术攻坚： 紧跟 MLSys、OSDI、SOSP 等顶级学术会议的最新研究进展，将前沿的软硬协同理论转化为可量产、高可靠的智能体底层软件基础设施。
你的简历匹配这个岗位吗？
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该岗位可能会问的问题
基于 运营 岗位的常见面试问题整理
我提到了电竞方面，另一个面试官就问我对于ig战队（lol）的看法，然后一道情景题：公司和ig方面有合作，怎样运营才能吸引ig粉丝使用我们产品
查看答题思路
1. 电竞营销=粉丝经济，核心是社区运营而非传统广告 2. 跨界合作：战队/选手/IP 联名，借粉丝流量 3. 内容策略：比赛直播/选手日常/粉丝二创/社区活动 4. 案例：用 STAR 讲一个电竞相关的运营策划
另一个面试官看我的专业（偏设计）就问我愿不愿意做产品设计方向，让我发作品集 大概就这些 #咪咕#<a href="/creation/subject/928d551be73f40db82c0ed83286c8783" target="_blank" class="s
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1. 核心概念：一句话说清这个问题的底层逻辑 2. 方法论/框架：用 STAR 原则或专业框架结构化回答 3. 实际案例：结合一个具体场景说明 4. 量化结果：用数据佐证你的观点
你认为内容运营需要具备哪些能力
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1. 内容运营=创作有价值的内容→分发到正确渠道→吸引目标用户→促成转化 2. 核心能力：选题能力（知道用户想看什么）、写作能力、数据分析能力（用数据迭代内容策略） 3. 生命周期：选题→创作→审核→发布→分发→数据回收→优化→二次传播 4. 优质内容标准：原创/有用/有趣/有共鸣/有行动引导
谈谈你理解的内容生命周期
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1. 真诚：为什么对这个方向感兴趣（具体经历/瞬间） 2. 匹配：你的能力和这个岗位的契合点 3. 成长：你希望从这个岗位学到什么 4. 贡献：你能为团队带来什么
自我介绍
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1. 我是谁（姓名+学校+专业，15秒） 2. 我做过什么（最相关的 1-2 个经历，30秒） 3. 为什么适合这个岗位（能力匹配，15秒） 4. 总时长控制在 1 分钟以内 5. 避免：念简历、说「我学习能力强」这种空话
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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。