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    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "Agent Infra 研发工程师",
        "job_level": "初级",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "未披露",
        "location": "北京·海淀区·苏州桥",
        "work_mode": "现场办公",AI生成
        "job_category": "AI平台基础设施研发工程师"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "深度求索",
        "company_industry": "互联网",
        "company_size": "100-499人",
        "company_website": "未披露",
        "company_description": "我们相信，AGI 是数据x算法x算力的完美实践，科研+工程+组织的优雅艺术。\n\n我们正在寻找并长期培养优秀的数据研发人才，与我们一起进行高水平的科学研究和工程实践。如果你对人工智能有浓厚的兴趣，如果你想在一个充满挑战和机遇的初创环境中展现你的才华，如果你想参与构建下一代通用人工智能（AGI），那么请不要犹豫，加入 DeepSeek，与我们共同在 AGI 征程上“深度求索”吧！"
    },
    "compensation": {
        "salary_range": {
            "min": 50000,
            "max": 80000,
            "currency": "元",
            "cycle": "月"
        },
        "benefits": "定期体检 | 五险一金 | 带薪年假 | 团建聚餐 | 交通补助 | 住房补贴 | 生日福利 | 餐补 | 零食下午茶 | 节日福利"
    },
    "requirements": {
        "working_years": "",
        "degree": "本科",
        "language": "中文",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "你可以参与以下的任一方向:\n虚拟化环境:托管大规模 VM 集群,支持多样的操作系统配置和硬件方案。\n容器化:加固隔离、缩小逃逸面、降低沙箱资源占用量;适配用户多种多样的需求以支持更高效的模型训练。\n临时存储:设计专供沙箱的块设备和共享卷方案。\n虚拟化网络:部署超大规模虚拟网络,允许 Agent 在不离开物理边界的前提下互相通信。\n云服务:设计混合云架构,开发可观测性、日志系统、控制面等。",
        "requirements_text": "基本背景:\n计算机或其他相关专业,本科及以上学历。\n扎实的系统编程能力(倾向 Rust / C / Python),以及对简洁明了、可维护代码的基本美学素养。\n对底层机制有着深厚的好奇心,同时热衷于搞懂事物的基本运行原理。\n有良好的中文沟通能力和团队协作能力。\n满足下列任意一条即可:\n深入了解计算机体系结构,能够清晰描述一次文件写入从调用开始到落盘的全过程以及潜在瓶颈。\n深入了解大规模分布式系统的组织方式,清楚架构瓶颈产生的原因和与之相关的 trade-off。\n理解可靠系统的设计,并且有意识地确保前人的事故不会在当下重演。\n熟练运用压测和可观测性工具分析、定位涉及多个层级的复杂系统问题。\n【加分项】\n下面这些每一条都可以加分,但其实没有也没关系:\n在 OSDI、SOSP、EuroSys、NSDI、ATC 等系统顶会发表过 OS、存储、网络或虚拟化方向论文。\n在算法竞赛或者 CTF 等其他计算机竞赛中获得过奖项。\n有过活跃的开源项目贡献,或者有拿得出手的个人系统项目。\n设计或部署过大规模 VPC 网络、存储系统、沙箱集群。\n搭建过或者管理过多种多样的虚拟化环境(比如在 RISC-V 上跑 Arch)。\n曾经把某些操作系统组件的性能压榨到 SOTA,或者干脆直接压到硬件极限。\n从 0 到 1 开发部署过需要水平扩展才能撑住的数据密集型应用。\n或者任何你觉得拿得出手的系统方向成果。\n【你会得到】\n你来决定新时代 Agent 基础设施的形态,以及 Agent 们的生活环境。\n可以和顶尖的系统工程师和模型研究员一起工作。\n你的工作直接决定了 Agent 模型训练的多样性和效率。",
        "skills": [AI生成
            "Agent系统构建",
            "云平台与云计算",
            "分布式/微服务系统设计",
            "模型训练与算法优化",
            "沟通表达与方案汇报",
            "编程与代码实现",
            "跨部门/跨团队协作",
            "部署上线与环境配置"
        ],
        "preferred_qualifications": "【加分项】\n下面这些每一条都可以加分,但其实没有也没关系:",
        "job_highlights": "经验不限 | 本科"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "汪女士",
        "contact_methods": [
            {
                "type": "apply_link",
                "value": "https://www.zhipin.com/job_detail/5366ae72526eeb9d0nFy2Nm7FVBR.html"
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        ]
    },
    "posting": {
        "posting_id": "5366ae72526eeb9d0nFy2Nm7FVBR",
        "post_date": "",
        "hire_time": "未披露",
        "update_date": "20260915",
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    },
    "fulltext": "虚拟化\n容器\nrust\n云平台\n职位描述\n【团队使命】\nDSec 是我们为 Agent 量身定制的云平台，托管着成千上万个沙箱环境，正有序推进着下一代模型的迭代。为了增加可靠性和效率，DSec 需要修改整个系统栈：从操作系统到虚拟机，再到各级网络和存储，一直上到应⽤层调度和管控⾯服务。\n在这⾥，你需要解决各种规模的系统问题——小到自旋锁，⼤到跨区域数据一致性——还要加上无监管全自动运行的 Agent 带来的更多安全挑战。这意味着以往对负载模式、数据隔离、资源用量、平台安全的种种假设都可能不复成立，需要另辟蹊径。\n【岗位类别】：实习/全职\n【岗位职责】\n你可以参与以下的任一方向：\n虚拟化环境：托管大规模 VM 集群，支持多样的操作系统配置和硬件方案。\n容器化：加固隔离、缩小逃逸面、降低沙箱资源占用量；适配用户多种多样的需求以支持更高效的模型训练。\n临时存储：设计专供沙箱的块设备和共享卷方案。\n虚拟化网络：部署超大规模虚拟网络，允许 Agent 在不离开物理边界的前提下互相通信。\n云服务：设计混合云架构，开发可观测性、日志系统、控制面等。\n【岗位要求】\n基本背景：\n计算机或其他相关专业，本科及以上学历。\n扎实的系统编程能力（倾向 Rust / C / Python），以及对简洁明了、可维护代码的基本美学素养。\n对底层机制有着深厚的好奇心，同时热衷于搞懂事物的基本运行原理。\n有良好的中文沟通能力和团队协作能力。\n满足下列任意一条即可：\n深入了解计算机体系结构，能够清晰描述一次文件写入从调用开始到落盘的全过程以及潜在瓶颈。\n深入了解大规模分布式系统的组织方式，清楚架构瓶颈产生的原因和与之相关的 trade-off。\n理解可靠系统的设计，并且有意识地确保前人的事故不会在当下重演。\n熟练运用压测和可观测性工具分析、定位涉及多个层级的复杂系统问题。\n【加分项】\n下面这些每一条都可以加分，但其实没有也没关系：\n在 OSDI、SOSP、EuroSys、NSDI、ATC 等系统顶会发表过 OS、存储、网络或虚拟化方向论文。\n在算法竞赛或者 CTF 等其他计算机竞赛中获得过奖项。\n有过活跃的开源项目贡献，或者有拿得出手的个人系统项目。\n设计或部署过大规模 VPC 网络、存储系统、沙箱集群。\n搭建过或者管理过多种多样的虚拟化环境（比如在 RISC-V 上跑 Arch）。\n曾经把某些操作系统组件的性能压榨到 SOTA，或者干脆直接压到硬件极限。\n从 0 到 1 开发部署过需要水平扩展才能撑住的数据密集型应用。\n或者任何你觉得拿得出手的系统方向成果。\n【你会得到】\n你来决定新时代 Agent 基础设施的形态，以及 Agent 们的生活环境。\n可以和顶尖的系统工程师和模型研究员一起工作。\n你的工作直接决定了 Agent 模型训练的多样性和效率。"
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