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校招

面向 AI Agent 的下一代智能调度引擎与运行时系统-阿里星/A Star

北京/杭州/深圳 · 校招 · 2027 届 · 博士

长期有效

任职要求

  • 1.学历与学术背景:
  • 计算机科学、软件工程、电子工程、人工智能或相关领域的博士学位(PhD)优先;
  • 或极具天赋的硕士学位,需在顶级系统/人工智能会议(如 OSDI, SOSP, EuroSys, NeurIPS, ICML 等)或期刊发表过高水平一作论文。
  • 具备深厚的操作系统、分布式系统理论基础,对系统软件前沿技术有敏锐洞察力。
  • 2.核心技术栈与工程能力:
  • 编程语言:精通 Go/C++/Rust 中至少一种,具备大型、复杂底层系统或分布式调度系统的设计与开发经验,代码风格严谨,工程素养优秀。
  • 系统底层:深入理解 Linux 内核机制(如 cgroups, namespaces, 内存管理, 内核调度)及虚拟化技术(KVM, QEMU, Hypervisor);熟悉 eBPF、CRIU、gVisor、Kata Containers 等云原生前沿技术者优先。
  • 云原生架构:熟悉 Kubernetes 架构,特别是其调度器(kube-scheduler)和资源管理机制,有二次开发、重度使用或大规模集群管理经验;有分布式系统调度算法(如 Borg, Omega, Mesos)设计或研究经验者优先。
  • 3.跨界融合与创新思维(强烈加分项):
  • System + AI 跨界能力:既懂系统底层又懂 AI 算法,有利用大模型微调、强化学习解决系统工程问题(如智能调度、异常检测)的相关经验;或掌握 AI 基础知识,能将 AI 工具集成到研发工作流中提升效率。
  • 开源贡献:是 Linux Kernel, Kubernetes, Docker, KubeVirt 等知名开源项目的主要功能贡献者(Committer/Maintainer),或在社区有活跃影响力。
  • 4.综合素质与软技能:
  • 问题解决能力:逻辑严谨,善于在复杂的存量系统中进行重构与创新,不仅仅是纸上谈兵;具备体系化的方法论来解决复杂系统中的性能瓶颈与稳定性问题。
  • 驱动力与抗压性:拥有强烈的技术热情和好奇心,自驱力和学习力强;乐观皮实,坚韧抗压,结果导向;喜欢挑战性的技术研发工作,善于攻坚克难,能持续推动问题解决和突破。
  • 团队协作:具备良好的沟通能力和团队合作精神,能够跨团队(如与算法、硬件、产品团队)高效协作。

岗位描述

  • 1.定义未来架构与统一底座:主导阿里云新一代 AI Agent 基础设施的顶层设计与演进,构建融合 Agent Sandbox、容器与虚拟化技术的统一算力调度系统。深度探索 MicroVM、异构计算调度、OS Agent 等前沿技术在智能体场景下的应用边界,确立技术领先优势。
  • 2.攻克极致性能与成本难题:解决超大规模分布式系统中的核心挑战,实现 Agent/Sandbox 的毫秒级冷启动、带状态极速唤醒及智能休眠;通过数据驱动的异构算力(CPU/GPU/NPU)协同调度与安全超卖,在保障 SLO 的前提下显著提升资源利用率,打造兼具极致性能与极致成本效益的计算底座。
  • 3.支撑千万级规模与学术工程闭环:突破单集群千万级 Agent/Sandbox 实例的管理瓶颈,确保生产环境的高可用与稳定性。保持对系统软件(System Software)领域前沿技术的敏锐度,推动学术界最新成果(SOTA)在工业界的大规模落地验证,并通过实战反哺学术研究,产出高水平专利与论文。

1.学历与学术背景:

计算机科学、软件工程、电子工程、人工智能或相关领域的博士学位(PhD)优先;

或极具天赋的硕士学位,需在顶级系统/人工智能会议(如 OSDI, SOSP, EuroSys, NeurIPS, ICML 等)或期刊发表过高水平一作论文。

具备深厚的操作系统、分布式系统理论基础,对系统软件前沿技术有敏锐洞察力。

2.核心技术栈与工程能力:

编程语言:精通 Go/C++/Rust 中至少一种,具备大型、复杂底层系统或分布式调度系统的设计与开发经验,代码风格严谨,工程素养优秀。

系统底层:深入理解 Linux 内核机制(如 cgroups, namespaces, 内存管理, 内核调度)及虚拟化技术(KVM, QEMU, Hypervisor);熟悉 eBPF、CRIU、gVisor、Kata Containers 等云原生前沿技术者优先。

云原生架构:熟悉 Kubernetes 架构,特别是其调度器(kube-scheduler)和资源管理机制,有二次开发、重度使用或大规模集群管理经验;有分布式系统调度算法(如 Borg, Omega, Mesos)设计或研究经验者优先。

3.跨界融合与创新思维(强烈加分项):

System + AI 跨界能力:既懂系统底层又懂 AI 算法,有利用大模型微调、强化学习解决系统工程问题(如智能调度、异常检测)的相关经验;或掌握 AI 基础知识,能将 AI 工具集成到研发工作流中提升效率。

开源贡献:是 Linux Kernel, Kubernetes, Docker, KubeVirt 等知名开源项目的主要功能贡献者(Committer/Maintainer),或在社区有活跃影响力。

4.综合素质与软技能:

问题解决能力:逻辑严谨,善于在复杂的存量系统中进行重构与创新,不仅仅是纸上谈兵;具备体系化的方法论来解决复杂系统中的性能瓶颈与稳定性问题。

驱动力与抗压性:拥有强烈的技术热情和好奇心,自驱力和学习力强;乐观皮实,坚韧抗压,结果导向;喜欢挑战性的技术研发工作,善于攻坚克难,能持续推动问题解决和突破。

团队协作:具备良好的沟通能力和团队合作精神,能够跨团队(如与算法、硬件、产品团队)高效协作。

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