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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"job": {
"job_title": "面向Agent场景Runtime与操作系统研究-阿里星/A Star",
"job_level": "校招",AI生成
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "云计算 / 人工智能",
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"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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"responsibilities": "1.研究面向Agent执行模式的操作系统运行时机制，包括Turn-Aware调度、语义感知的进程状态管理、面向Agent高密度并发的资源隔离与I/O调度；\n2.设计并实现Agent Runtime核心系统原型，将Agent语义（Turn边界、状态机生命周期、Tool调用链）下沉为OS可感知的运行时原语；\n3.针对Agent时代操作系统的核心议题产出高水平学术论文；\n4.将研究成果落地到ANOLISA（AgenticOS产品）中，支撑阿里云Agent平台在Serving与RL训练场景下的高效运行。",
"requirements_text": "1.2027届毕业生，计算机科学或相关专业，研究方向涉及操作系统、系统运行时、进程调度或资源管理；\n2.扎实的OS内核开发能力，熟悉Linux内核机制（调度器、内存管理、namespace/cgroup、eBPF），有内核模块或子系统级别的开发经验；\n3.对进程模型与执行抽象有深入思考，具备从\"\"现有OS机制不适配新场景\"\"出发提出系统创新的研究能力；\n4.良好的学术写作与研究能力，能够独立推进研究课题并产出顶会水平论文。\n加分项：\n1.在OSDI/SOSP/EuroSys/ATC/ASPLOS等系统顶会有论文发表；\n2.有Linux内核社区贡献经验（调度/内存/容器相关子系统）；\n3. 熟悉Checkpoint/Restore机制（CRIU/gVisor）或容器运行时（runc/containerd）；\n4.了解LLM Agent系统或强化学习训练框架的运行时行为特征。",
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"Linux",
"强化学习"
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"fulltext": "面向Agent场景Runtime与操作系统研究-阿里星/A Star\n面向Agent场景Runtime与操作系统研究-阿里星/A Star\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2026-11-01 - 2027-10-31\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴2027届应届生\n工作地点：北京\n\n职位描述\n1.研究面向Agent执行模式的操作系统运行时机制，包括Turn-Aware调度、语义感知的进程状态管理、面向Agent高密度并发的资源隔离与I/O调度；\n2.设计并实现Agent Runtime核心系统原型，将Agent语义（Turn边界、状态机生命周期、Tool调用链）下沉为OS可感知的运行时原语；\n3.针对Agent时代操作系统的核心议题产出高水平学术论文；\n4.将研究成果落地到ANOLISA（AgenticOS产品）中，支撑阿里云Agent平台在Serving与RL训练场景下的高效运行。\n\n职位要求\n1.2027届毕业生，计算机科学或相关专业，研究方向涉及操作系统、系统运行时、进程调度或资源管理；\n2.扎实的OS内核开发能力，熟悉Linux内核机制（调度器、内存管理、namespace/cgroup、eBPF），有内核模块或子系统级别的开发经验；\n3.对进程模型与执行抽象有深入思考，具备从\"\"现有OS机制不适配新场景\"\"出发提出系统创新的研究能力；\n4.良好的学术写作与研究能力，能够独立推进研究课题并产出顶会水平论文。\n加分项：\n1.在OSDI/SOSP/EuroSys/ATC/ASPLOS等系统顶会有论文发表；\n2.有Linux内核社区贡献经验（调度/内存/容器相关子系统）；\n3. 熟悉Checkpoint/Restore机制（CRIU/gVisor）或容器运行时（runc/containerd）；\n4.了解LLM Agent系统或强化学习训练框架的运行时行为特征。\n\n在招业务\n阿里云\n1.研究面向Agent执行模式的操作系统运行时机制，包括Turn-Aware调度、语义感知的进程状态管理、面向Agent高密度并发的资源隔离与I/O调度；\n2.设计并实现Agent Runtime核心系统原型，将Agent语义（Turn边界、状态机生命周期、Tool调用链）下沉为OS可感知的运行时原语；\n3.针对Agent时代操作系统的核心议题产出高水平学术论文；\n4.将研究成果落地到ANOLISA（AgenticOS产品）中，支撑阿里云Agent平台在Serving与RL训练场景下的高效运行。\n1.2027届毕业生，计算机科学或相关专业，研究方向涉及操作系统、系统运行时、进程调度或资源管理；\n2.扎实的OS内核开发能力，熟悉Linux内核机制（调度器、内存管理、namespace/cgroup、eBPF），有内核模块或子系统级别的开发经验；\n3.对进程模型与执行抽象有深入思考，具备从\"\"现有OS机制不适配新场景\"\"出发提出系统创新的研究能力；\n4.良好的学术写作与研究能力，能够独立推进研究课题并产出顶会水平论文。\n加分项：\n1.在OSDI/SOSP/EuroSys/ATC/ASPLOS等系统顶会有论文发表；\n2.有Linux内核社区贡献经验（调度/内存/容器相关子系统）；\n3. 熟悉Checkpoint/Restore机制（CRIU/gVisor）或容器运行时（runc/containerd）；\n4.了解LLM Agent系统或强化学习训练框架的运行时行为特征。",
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