1、超大规模算力调度：参与快手容器云平台的架构设计与开发，探索面向大模型的资源调度、服务编排、容器引擎等前沿领域，直接驱动千万核级与数十万卡级算力的高效运转；\n2、云原生基础设施：基于云原生技术栈，构建海量异构资源（CPU/GPU/NPU）的多集群联邦与统一调度能力，打造低成本、高弹性的大模型算力基座，持续突破资源效率瓶颈；\n3、稳定性与性能优化：完善大模型服务微架构分析与性能瓶颈观测体系，深入支撑容器平台及快手推理业务的全链路稳定性问题，让每一毫秒的延迟优化都转化为用户体验的提升；\n4、AI-Infra前沿探索：投身云原生与大模型推理的交汇领域，研究GPU混部调度、大模型推理容量预测、实例快速启动等核心技术，让大模型推理的GPU利用效率实现质的飞跃。 1、本科及以上学历，计算机相关专业，具备快速掌握新技术的能力，不给自己设限；\n2、热爱技术，尤其热爱大模型AI基础设施，对云原生、容器调度、大模型推理底层技术有发自内心的好奇与热情，愿意在这个方向持续深耕；\n3. 扎实的数据结构与算法功底，熟练掌握至少一门语言（Golang/Java等），代码整洁、有设计感；\n4、对K8s等云原生生态有深入理解，对大模型技术栈有一定了解，关注业界计算基础设施发展趋势。\n\n加分项：\n1、有大规模集群资源调度、AI Infra基建、大模型推理稳定性相关实践经历。