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": "腾讯云-云原生高级技术专家(资源调度与内存优化方向)",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "CSIG",
"location": "深圳",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
"company_name": "腾讯",
"company_industry": "互联网 / 科技 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "tencent.com",
"company_description": "腾讯是一家互联网和科技公司，业务覆盖通信与社交、数字内容、游戏、金融科技、企业服务、云计算与人工智能等方向。"
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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.负责大规模云原生资源池的内存超卖与资源调度能力建设，贯通 Linux、虚拟化、容器运行时和 Kubernetes 调度体系，持续提升资源利用率、供给能力和成本竞争力；\r\n2.围绕内存压缩、动态回收、业务画像、在线离线混部和智能调度等方向建设核心能力，在保障业务性能和稳定性的前提下提升部署密度；\r\n3.建立资源优化的评估与生产治理体系，通过数据、压测和生产实践持续优化成本、性能和稳定性，并明确方案边界及回退机制；\r\n4.推动核心技术从方案验证进入大规模生产应用，对实际资源收益和生产效果负责。",
"requirements_text": "1.本科及以上学历，具备扎实的操作系统和分布式系统基础，在 Linux 内存管理、虚拟化内存管理、Kubernetes 调度、资源混部等至少一个方向具有深入实践；\n2.有大型基础设施系统研发和性能优化经验，能够独立完成核心模块设计、开发和复杂资源问题分析，并通过数据和实验验证技术判断；\n3.具备AI原生的工作方式，能够借助 AI Agent 亲自完成核心研发和实验验证，对复杂问题端到端闭环，并持续改进自己的工程方法；\n4.有大规模生产资源池内存压缩、在线离线混部、自研调度器或 Linux/KVM/Kubernetes 相关核心技术落地及开源贡献经历者优先。",
"skills": [AI生成
"Linux",
"Kubernetes",
"分布式系统",
"性能优化",
"智能体开发"
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"preferred_qualifications": "4.有大规模生产资源池内存压缩、在线离线混部、自研调度器或 Linux/KVM/Kubernetes 相关核心技术落地及开源贡献经历者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "腾讯云-云原生高级技术专家(资源调度与内存优化方向)\n在腾讯，后台开发工程师不仅是“又快又稳”的问题解决专家，更是生态共创者。你将与技术团队一同沉淀优质代码，让它成为我们共有的宝贵资产。在不同的业务场景和技术发展阶段，你的架构思维也将帮助更多协作团队拓展新的思考。我们也珍视你的挑战精神，同时欢迎你一起参与团队愿景、文化和产品方向的探讨。\n1.负责大规模云原生资源池的内存超卖与资源调度能力建设，贯通 Linux、虚拟化、容器运行时和 Kubernetes 调度体系，持续提升资源利用率、供给能力和成本竞争力；\r\n2.围绕内存压缩、动态回收、业务画像、在线离线混部和智能调度等方向建设核心能力，在保障业务性能和稳定性的前提下提升部署密度；\r\n3.建立资源优化的评估与生产治理体系，通过数据、压测和生产实践持续优化成本、性能和稳定性，并明确方案边界及回退机制；\r\n4.推动核心技术从方案验证进入大规模生产应用，对实际资源收益和生产效果负责。\n1.本科及以上学历，具备扎实的操作系统和分布式系统基础，在 Linux 内存管理、虚拟化内存管理、Kubernetes 调度、资源混部等至少一个方向具有深入实践；\n2.有大型基础设施系统研发和性能优化经验，能够独立完成核心模块设计、开发和复杂资源问题分析，并通过数据和实验验证技术判断；\n3.具备AI原生的工作方式，能够借助 AI Agent 亲自完成核心研发和实验验证，对复杂问题端到端闭环，并持续改进自己的工程方法；\n4.有大规模生产资源池内存压缩、在线离线混部、自研调度器或 Linux/KVM/Kubernetes 相关核心技术落地及开源贡献经历者优先。",
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