主分类：云基础设施与系统软件研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI系统架构师（Env Sandbox方向）-基础技术",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "后端"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "bytedance.com",
"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、作为团队核心成员，负责构建支撑下一代AI Agent进化的“环境”——Env Sandbox系统；\n2、通过极致的工程优化，为大规模强化学习（RL）提供高性能、可扩展的仿真环境；\n3、负责设计并实现支持多OS（Windows，Android，Linux）的AI Agent沙箱环境，攻克沙箱启动吞吐量和延迟瓶颈，优化长链条下的资源利用率；\n4、实现Sandbox Snapshot（快照复位）、远程存储挂载、网络安全策略（ACL）隔离等企业级特性；\n5、适配异构GPU与各类计算硬件，确保Agent在复杂环境下的感知与执行效率；\n6、集成RL Post-Training基础设施，支持大规模并行采样与训练任务。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，3年以上底层系统、虚拟化或容器研发经验；\n2、精通Linux内核、KVM/QEMU或虚拟化技术，有Windows/Android仿真经验者优先考虑；\n3、熟悉Containerd/RunC等容器运行时，具备深度的系统性能调优能力；\n4、具备较强的网络基础，熟悉CNI、VPC或相关网络协议栈设计；\n5、熟悉C++/Go/Python其中至少两门语言，工程水平扎实。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"Linux",
"性能调优",
"Go"
],
"preferred_qualifications": "2、精通Linux内核、KVM/QEMU或虚拟化技术，有Windows/Android仿真经验者优先考虑",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "AI系统架构师（Env Sandbox方向）-基础技术\n职位描述\n1、作为团队核心成员，负责构建支撑下一代AI Agent进化的“环境”——Env Sandbox系统；\n2、通过极致的工程优化，为大规模强化学习（RL）提供高性能、可扩展的仿真环境；\n3、负责设计并实现支持多OS（Windows，Android，Linux）的AI Agent沙箱环境，攻克沙箱启动吞吐量和延迟瓶颈，优化长链条下的资源利用率；\n4、实现Sandbox Snapshot（快照复位）、远程存储挂载、网络安全策略（ACL）隔离等企业级特性；\n5、适配异构GPU与各类计算硬件，确保Agent在复杂环境下的感知与执行效率；\n6、集成RL Post-Training基础设施，支持大规模并行采样与训练任务。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，3年以上底层系统、虚拟化或容器研发经验；\n2、精通Linux内核、KVM/QEMU或虚拟化技术，有Windows/Android仿真经验者优先考虑；\n3、熟悉Containerd/RunC等容器运行时，具备深度的系统性能调优能力；\n4、具备较强的网络基础，熟悉CNI、VPC或相关网络协议栈设计；\n5、熟悉C++/Go/Python其中至少两门语言，工程水平扎实。\n1、作为团队核心成员，负责构建支撑下一代AI Agent进化的“环境”——Env Sandbox系统；\n2、通过极致的工程优化，为大规模强化学习（RL）提供高性能、可扩展的仿真环境；\n3、负责设计并实现支持多OS（Windows，Android，Linux）的AI Agent沙箱环境，攻克沙箱启动吞吐量和延迟瓶颈，优化长链条下的资源利用率；\n4、实现Sandbox Snapshot（快照复位）、远程存储挂载、网络安全策略（ACL）隔离等企业级特性；\n5、适配异构GPU与各类计算硬件，确保Agent在复杂环境下的感知与执行效率；\n6、集成RL Post-Training基础设施，支持大规模并行采样与训练任务。\n1、本科及以上学历，3年以上底层系统、虚拟化或容器研发经验；\n2、精通Linux内核、KVM/QEMU或虚拟化技术，有Windows/Android仿真经验者优先考虑；\n3、熟悉Containerd/RunC等容器运行时，具备深度的系统性能调优能力；\n4、具备较强的网络基础，熟悉CNI、VPC或相关网络协议栈设计；\n5、熟悉C++/Go/Python其中至少两门语言，工程水平扎实。",
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