我们的使命是把研究从计算约束中解放出来——让基础设施走在业务之前，算力、调度、网络不成为研究的门槛。该职位端到端覆盖集群编排与调度、容器基础设施、中间件，以及面向研究员、量化开发与工程师的平台抽象。平台运行在大规模、业界前沿、拓扑复杂的 GPU/CPU 集群与全互联 RDMA 网络之上。 根据你的技能和兴趣，你将承担以下部分职责： 容器网络、运行时与虚拟化：CNI 插件、Overlay/Underlay 网络、containerd 内核机制、Kata/KVM 隔离、运行时性能调优。 基于 Kubernetes 进行拓展、定制以构建集群能力，支撑大规模 GPU/CPU 资源管理。 构建并演进集群调度：自定义调度器、资源配额、Gang Scheduling、批任务抢占与优先级、弹性伸缩与多数据中心调度。 面向研究员、量化开发与工程师的平台抽象与开发体验：作业模型与生命周期、资源抽象、多租户与配额、开发者 SDK 与工具链。 集群中间件与全栈可观测性：设计从硬件到应用的统一数据模型，覆盖指标、事件、tracing 与 profiling；支撑性能调优、容量规划与故障根因分析。 职位要求 计算机科学、软件工程或相关工程专业本科及以上学历，两年以上 Go、C++ 、Java或 Rust 的系统软件开发经验。 扎实的 Linux、操作系统、计算机网络与分布式系统基础，具备可靠、可扩展、可运维的系统设计能力。 以下条件优先考虑，但非硬性要求： 1）对 Kubernetes 核心组件（apiserver、scheduler、kubelet 等）有深度理解——能读懂源码、扩展或改造其行为。 2）大规模复杂分布式系统的设计、开发与维护经验。 3）性能优先的 GPU 调度：NVLink/NVSwitch 与 NUMA/PCIe 拓扑感知、跨节点集合通信优化。 4）容器网络深度经验：CNI 插件开发、基于 eBPF 的网络方案、SR-IOV、RDMA 感知调度。 5）虚拟化相关经验：KVM、Kata Containers、containerd 运行时机制或 MicroVM 框架。 6）熟悉 Kubeflow、Ray / KubeRay 等上层计算框架生态。