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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "构建基于AI模型和Agentic架构的智能自主化Kubernetes容器服务-阿里星/A Star",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里云",
"location": "北京 / 杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"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": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责Kubernetes容器支撑异构工作负载，提供高效、动态优化的资源调度策略，支撑数以亿计AI智能体的基础设施底座； \n2、主导设计和实现由AI模型驱动的容器集群系统，利用Agentic架构现实世界中的分布式系统重构和进化。",
"requirements_text": "1、计算机科学或相关专业背景，具备深厚的操作系统、分布式系统理论基础； \n2、精通Go/C++/Rust中至少一种，具备大型、复杂底层系统或分布式调度系统的设计与开发经验；\n3、熟悉Kubernetes架构，特别是其调度器（kube-scheduler）和资源管理机制；有二次开发或重度使用经验者优先； \n4、深入理解Linux内核机制（如cgroups, namespaces, 内存管理, 内核调度）或虚拟化技术（KVM, QEMU）； \n5、对解决复杂系统中的性能瓶颈与稳定性问题充满热情，并具备体系化的方法论； \n6、有强烈技术热情和好奇心，自驱力和学习力强；具备良好的分析与解决问题的能力、沟通以及团队合作能力；喜欢挑战性的技术研发工作，善于攻坚克难，有创新热情，积极乐观，坚韧抗压，结果导向，能够持续推动问题的解决和突破。 \n加分项： \n1、有大规模分布式系统研发和优化经验； \n2、有机器学习、深度学习、强化学习等AI算法与工程系统经验； \n3、有eBPF、CRIU、gVisor、Kata Containers等云原生前沿技术的实践经验； \n4、有Hypervisor（KVM/Xen）开发或性能优化经验； \n5、在Linux Kernel、Kubernetes、Docker等顶级开源社区有活跃贡献； \n6、掌握AI基础知识，掌握基础提示词工程，会使用Al专业工具，集成AI到个人工作流；有AI相关开发工具应用研发经验者优先，持有阿里云ACA/ACP/ACE认证证书者优先。",
"skills": [AI生成
"C++",
"Rust",
"Linux",
"Docker",
"Kubernetes",
"机器学习",
"深度学习",
"强化学习",
"分布式系统",
"性能优化",
"团队协作",
"解决问题"
],
"preferred_qualifications": "有二次开发或重度使用经验者优先；加分项：；有AI相关开发工具应用研发经验者优先，持有阿里云ACA/ACP/ACE认证证书者优先",
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"fulltext": "构建基于AI模型和Agentic架构的智能自主化Kubernetes容器服务-阿里星/A Star\n构建基于AI模型和Agentic架构的智能自主化Kubernetes容器服务-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 / 杭州\n\n职位描述\n1、负责Kubernetes容器支撑异构工作负载，提供高效、动态优化的资源调度策略，支撑数以亿计AI智能体的基础设施底座； \n2、主导设计和实现由AI模型驱动的容器集群系统，利用Agentic架构现实世界中的分布式系统重构和进化。\n\n职位要求\n1、计算机科学或相关专业背景，具备深厚的操作系统、分布式系统理论基础； \n2、精通Go/C++/Rust中至少一种，具备大型、复杂底层系统或分布式调度系统的设计与开发经验；\n3、熟悉Kubernetes架构，特别是其调度器（kube-scheduler）和资源管理机制；有二次开发或重度使用经验者优先； \n4、深入理解Linux内核机制（如cgroups, namespaces, 内存管理, 内核调度）或虚拟化技术（KVM, QEMU）； \n5、对解决复杂系统中的性能瓶颈与稳定性问题充满热情，并具备体系化的方法论； \n6、有强烈技术热情和好奇心，自驱力和学习力强；具备良好的分析与解决问题的能力、沟通以及团队合作能力；喜欢挑战性的技术研发工作，善于攻坚克难，有创新热情，积极乐观，坚韧抗压，结果导向，能够持续推动问题的解决和突破。 \n加分项： \n1、有大规模分布式系统研发和优化经验； \n2、有机器学习、深度学习、强化学习等AI算法与工程系统经验； \n3、有eBPF、CRIU、gVisor、Kata Containers等云原生前沿技术的实践经验； \n4、有Hypervisor（KVM/Xen）开发或性能优化经验； \n5、在Linux Kernel、Kubernetes、Docker等顶级开源社区有活跃贡献； \n6、掌握AI基础知识，掌握基础提示词工程，会使用Al专业工具，集成AI到个人工作流；有AI相关开发工具应用研发经验者优先，持有阿里云ACA/ACP/ACE认证证书者优先。\n\n在招业务\n阿里云\n1、负责Kubernetes容器支撑异构工作负载，提供高效、动态优化的资源调度策略，支撑数以亿计AI智能体的基础设施底座； \n2、主导设计和实现由AI模型驱动的容器集群系统，利用Agentic架构现实世界中的分布式系统重构和进化。\n1、计算机科学或相关专业背景，具备深厚的操作系统、分布式系统理论基础； \n2、精通Go/C++/Rust中至少一种，具备大型、复杂底层系统或分布式调度系统的设计与开发经验；\n3、熟悉Kubernetes架构，特别是其调度器（kube-scheduler）和资源管理机制；有二次开发或重度使用经验者优先； \n4、深入理解Linux内核机制（如cgroups, namespaces, 内存管理, 内核调度）或虚拟化技术（KVM, QEMU）； \n5、对解决复杂系统中的性能瓶颈与稳定性问题充满热情，并具备体系化的方法论； \n6、有强烈技术热情和好奇心，自驱力和学习力强；具备良好的分析与解决问题的能力、沟通以及团队合作能力；喜欢挑战性的技术研发工作，善于攻坚克难，有创新热情，积极乐观，坚韧抗压，结果导向，能够持续推动问题的解决和突破。 \n加分项： \n1、有大规模分布式系统研发和优化经验； \n2、有机器学习、深度学习、强化学习等AI算法与工程系统经验； \n3、有eBPF、CRIU、gVisor、Kata Containers等云原生前沿技术的实践经验； \n4、有Hypervisor（KVM/Xen）开发或性能优化经验； \n5、在Linux Kernel、Kubernetes、Docker等顶级开源社区有活跃贡献； \n6、掌握AI基础知识，掌握基础提示词工程，会使用Al专业工具，集成AI到个人工作流；有AI相关开发工具应用研发经验者优先，持有阿里云ACA/ACP/ACE认证证书者优先。",
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