主分类：AI训练推理与计算优化
辅助：云基础设施与系统软件研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "阿里云智能-异构 GPU集群资源优化专家-杭州",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "云智能集团",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "未披露"AI生成
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"company": {
"company_name": "阿里云",
"company_industry": "云计算 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "阿里云提供云基础设施、AI模型、智能体和计算服务。"
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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": 5,
"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 负责智算集群中GPU资源的全面监控、质量巡检及故障预测，通过智能化运维手段确保系统的高可用性和稳定性，提前识别并解决潜在问题。\n2. 保障在线POD的集群资源管理与切分业务，优化资源分配策略，提高资源利用率和任务处理效率，支持大规模分布式计算的需求。\n3. 开发和维护KuberGPU技术，实现GPU资源的高效切分与容器化部署，支持多款智算相关产品的多种应用场景，提供灵活且强大的GPU资源共享解决方案。\n4. 开发和实施容器热迁移技术，提升集群灵活性和容错能力，确保在不停机的情况下进行系统维护和资源调度，进一步增强用户体验和服务连续性。",
"requirements_text": "1、精通C/C++/Go等核心开发语言，具备Python、Rust、Shell等一种或多种语言的开发经验，拥有规范的工程化编码能力。\n2、深入理解Linux系统，具有Kubernetes及容器化技术的实战经验，有大规模生产系统软件的开发与运维经验。\n3、熟悉异构计算编程，具备AI相关背景；有CUDA、分布式计算或高性能计算相关项目经验者优先。\n4、具备GPU虚拟化、资源隔离、热迁移、集群资源调度管理、大规模监控、巡检及稳定性建设等相关经验者优先。\n5、计算机相关专业，5年及以上相关领域经验，具备优秀的学习能力，有责任心，具备团队协作精神。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"Rust",
"Linux",
"Kubernetes",
"CUDA",
"团队协作",
"学习能力"
],
"preferred_qualifications": "有CUDA、分布式计算或高性能计算相关项目经验者优先；4、具备GPU虚拟化、资源隔离、热迁移、集群资源调度管理、大规模监控、巡检及稳定性建设等相关经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.aliyun.com/off-campus/position-detail?positionId=100001443001"
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"fulltext": "阿里云智能-异构 GPU集群资源优化专家-杭州\n阿里云智能-异构 GPU集群资源优化专家-杭州\n\n基础信息\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1. 负责智算集群中GPU资源的全面监控、质量巡检及故障预测，通过智能化运维手段确保系统的高可用性和稳定性，提前识别并解决潜在问题。\n2. 保障在线POD的集群资源管理与切分业务，优化资源分配策略，提高资源利用率和任务处理效率，支持大规模分布式计算的需求。\n3. 开发和维护KuberGPU技术，实现GPU资源的高效切分与容器化部署，支持多款智算相关产品的多种应用场景，提供灵活且强大的GPU资源共享解决方案。\n4. 开发和实施容器热迁移技术，提升集群灵活性和容错能力，确保在不停机的情况下进行系统维护和资源调度，进一步增强用户体验和服务连续性。\n\n职位要求\n1、精通C/C++/Go等核心开发语言，具备Python、Rust、Shell等一种或多种语言的开发经验，拥有规范的工程化编码能力。\n2、深入理解Linux系统，具有Kubernetes及容器化技术的实战经验，有大规模生产系统软件的开发与运维经验。\n3、熟悉异构计算编程，具备AI相关背景；有CUDA、分布式计算或高性能计算相关项目经验者优先。\n4、具备GPU虚拟化、资源隔离、热迁移、集群资源调度管理、大规模监控、巡检及稳定性建设等相关经验者优先。\n5、计算机相关专业，5年及以上相关领域经验，具备优秀的学习能力，有责任心，具备团队协作精神。\n1. 负责智算集群中GPU资源的全面监控、质量巡检及故障预测，通过智能化运维手段确保系统的高可用性和稳定性，提前识别并解决潜在问题。\n2. 保障在线POD的集群资源管理与切分业务，优化资源分配策略，提高资源利用率和任务处理效率，支持大规模分布式计算的需求。\n3. 开发和维护KuberGPU技术，实现GPU资源的高效切分与容器化部署，支持多款智算相关产品的多种应用场景，提供灵活且强大的GPU资源共享解决方案。\n4. 开发和实施容器热迁移技术，提升集群灵活性和容错能力，确保在不停机的情况下进行系统维护和资源调度，进一步增强用户体验和服务连续性。\n1、精通C/C++/Go等核心开发语言，具备Python、Rust、Shell等一种或多种语言的开发经验，拥有规范的工程化编码能力。\n2、深入理解Linux系统，具有Kubernetes及容器化技术的实战经验，有大规模生产系统软件的开发与运维经验。\n3、熟悉异构计算编程，具备AI相关背景；有CUDA、分布式计算或高性能计算相关项目经验者优先。\n4、具备GPU虚拟化、资源隔离、热迁移、集群资源调度管理、大规模监控、巡检及稳定性建设等相关经验者优先。\n5、计算机相关专业，5年及以上相关领域经验，具备优秀的学习能力，有责任心，具备团队协作精神。",
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