AI基础设施网络研发专家 - 计算

团队介绍：字节跳动基础设施计算团队，专注构建面向大模型与 AI Agent 时代的 AI-Native Infra。我们从算力、系统到平台，围绕“AI 如何高效运行、持续进化、规模化落地”这一核心问题，重构计算基础设施。我们管理着数十万台服务器组成的超大规模集群，构建统一的异构算力调度与云原生运行体系；通过软硬协同与自研框架，持续突破大模型训练与推理的性能瓶颈；并进一步向上，打造企业级 AI Agent Infra，让 Agent 具备身份、权限、记忆、观测与治理能力，真正成为可运行在生产环境中的新型“应用形态”。
从云服务器、容器、函数，到 AI 网关、可观测与弹性体系，我们构建的是一个为 AI 而生、由 AI 驱动进化的基础设施平台，支撑集团核心业务与企业级客户的智能化升级。
如果你希望参与定义 AI 时代的 Infra 范式，而不仅是优化一个模块或服务——欢迎加入我们，一起构建下一代 AI 云原生基础设施。

1、负责容器网络核心功能研发与端到端架构设计，支撑大规模Kubernetes、AI训练与GPU集群等业务场景；
2、负责AI高性能容器网络建设，包括RDMA、RoCE、GPU Direct RDMA、容器网络与异构算力网络融合等方向；
3、持续优化容器网络的性能、稳定性和可扩展性，解决网络吞吐、时延、抖动、拥塞以及大规模集群性能瓶颈；
4、跟踪Kubernetes、CNI、eBPF、RDMA及AI网络领域的技术演进，推动关键技术规划、落地和规模化应用。

1、本科及以上学历，计算机或相关专业，5年以上后端研发工作经验；
2、熟练使用Golang、Rust、C或C++中至少一种语言；
3、具备扎实的计算机网络基础，熟悉以太网、TCP/IP、路由交换、负载均衡及网络虚拟化原理；
4、熟悉Kubernetes网络模型及CNI实现机制，理解Flannel、Calico、Cilium等开源组件，具备相关研发或运维经验；
5、熟悉RDMA或AI高性能网络技术，理解InfiniBand、RoCEv2、PFC、ECN、拥塞控制、无损网络等关键机制，了解AI训练通信模式及相关技术栈，如NCCL、集合通信、GPU Direct RDMA、拓扑感知调度等。