岗位职责

容器镜像与 AI 模型权重分发：参与 Dragonfly、Nydus、Harbor 等开源项目的开发落地与上游维护，构建从镜像构建、分发到按需加载的全链路优化，推动云原生场景下 AI 模型权重分发的社区标准化；
Agent 沙箱镜像加速：面向 Agent 服务与 SWE RL 场景，设计高并发、低延迟的沙箱镜像加载方案——从镜像按需加载、incremental snapshot、layer 共享到本地热缓存，让千级并发沙箱毫秒级就绪成为可能；
高性能存储：针对 AI 模型权重与容器镜像的 I/O 模式，优化存储链路——从镜像层存储、块设备、分布式缓存到本地持久化，让 TB 级模型分发的延迟降到极致；
高性能网络：优化 P2P 分发与模型拉取的网络链路，探索 RDMA/RoCE 在大规模镜像分发场景下的最佳实践，让带宽利用率逼近物理极限。

职位要求

对技术充满热情，具备强烈的责任心和自驱力，能快速掌握和应用解决问题所需要的技术，优先考虑具有开源社区工作背景的候选人；
具备扎实的编程能力、优秀的设计能力和代码品味，至少可以熟练掌握 Go/Rust 中的一种，并可以在需要时使用其他语言；
具备扎实的计算机专业基础，包括计算机体系结构、操作系统、存储技术、文件系统和网络等；
有细致的系统层软件性能调优经验——能找到瓶颈，能解释为什么慢，能用数据证明优化效果。加分项（满足任一即可）： ● 熟悉容器镜像与存储管控链路：containerd, runc, kata-containers, overlayfs 等； ● 有 Dragonfly, Nydus, Harbor, Ceph, JuiceFS 等镜像/存储相关项目经验； ● 有 RDMA/RoCE/NCCL 等高性能网络经验，或大规模 P2P 分发系统经验； ● 有 Linux VFS/块设备/文件系统内核开发经验； ● 有沙箱/微虚拟机（如 Firecracker, Cloud Hypervisor）快速启动或增量快照经验； ● 对主流开源软件有深入了解并对此有代码贡献； ● 具有自我驱动和自我管理能力，能针对系统的不足提出改进方案并推动实现。