容器运行时研发专家 - 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、负责容器运行时的架构设计与核心研发，为AI、GPU等新型业务场景提供稳定高效的运行时能力；
2、持续优化容器运行时的资源开销、启动效率和运行性能，针对高密部署、异构计算等场景设计并落地专项优化方案；
3、识别容器运行时领域的技术趋势与业务机会，推动技术规划、方案落地及规模化应用，持续提升团队的技术影响力。

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；熟练掌握Go、Rust、C、C++中至少一种语言，具备系统源码阅读和研发能力；
2、深入理解Kubernetes节点运行链路，至少在kubelet、CRI、Containerd、OCI、runC中一个方向具备源码级研发或大规模生产实践；
3、扎实掌握Linux系统机制，包括Namespace、CGroups v1/v2、Capabilities、Seccomp、进程管理、文件系统及I/O；了解SELinux、AppArmor等安全机制；
4、具备性能敏感型系统的分析和优化经验，能够使用pprof、perf、eBPF、Tracing等工具，定位容器启动、高密部署、镜像拉取与解压、资源隔离、垃圾回收及异步清理等链路中的性能与稳定性问题；
5、具备容器运行时或节点系统的版本治理经验，能够处理Kubernetes、Containerd、操作系统及内核之间的兼容适配、配置迁移、灰度升级、回滚和故障恢复；
6、具备复杂系统问题的分析和工程闭环能力，能够基于源码、指标、日志和压测建立证据，并推动内核、操作系统、网络、存储及调度等跨团队项目落地。