岗位职责
- Agentic 业务的爆发，让虚拟化底座从"够用"被推向"极限"。Agent 服务的负载形态与传统在线/离线截然不同：既有长时间在线、对延迟敏感的 Agent 服务，又有突发、短时、海量并发的沙箱实例——一次 Agent 任务可能瞬间拉起成百上千个实例，又很快释放。密度一旦上去，noisy neighbor、内存抖动、资源回收跟不上，再快的启动也会在并发洪峰下崩成 SLO 事故。
- 极速启动、KVM/VMM 协同优化已经在解决"快"与"协同机制"；而高密部署下的资源治理与弹性供给，让系统级稳定 SLO 有兜底——正是我们要补齐的能力。这是服务于持续演进的 agentic 业务的平台工程，而非一次性任务：把单 Agent 实例的底层成本压到极致，agentic 业务的经济模型才跑得通。
- 你将扎根内核与虚拟化层，负责高密场景下的资源治理、隔离与弹性调度，作为 agentic 核心业务的底层供给端，用数据证明每一步优化对业务结果的真实贡献。 岗位职责：
- 高密资源治理：面向 Agent 高密部署场景，设计并落地内存气球、KSM、超分回收、资源清退等治理策略，让单机承载的 agent 实例密度持续提升而不破稳定性；
- 弹性供给：建设 agent 实例快照池、冷热池与按需 burst 的弹性供给能力，面向 agentic 业务的长稳服务与突发短时实例并存的负载形态，保障并发洪峰下实例按需就位、按期回收、资源不泄漏；
- 稳定性：负责高密/高并发下的 noisy neighbor 隔离、可观测与稳定性治理，让极速启动与协同优化的成果在真实业务负载下稳得住、可量化；
- 内核 / KVM / VMM 协同优化：持续夯实内核、KVM 与 VMM 层的协同，针对 agentic 业务的高密部署与极速启动需求设计底层优化方案——覆盖虚拟化内存管理、设备虚拟化、调度与中断路径、I/O 链路等，提升单机实例密度与启动速度；向上协同容器运行时（containerd、Kata）与节点编排（kubelet、k8s）。
职位要求
- 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、虚拟化与网络等；
- 有 Linux 内核 KVM 或内存子系统的开发经验，理解虚拟化与内存管理的设计权衡，能独立完成从设计方案到性能调试的全链路；
- 有 k8s / Kata Containers / containerd / Firecracker 之一的容器或微虚拟机开发经验，熟悉容器与沙箱的运行时链路；
- 具备细致的系统层优化能力——能定位瓶颈，能解释为什么慢，能用数据证明优化效果，并对复杂系统有敬畏之心，致力于用简单优雅的方案解决根本问题；
- 对技术充满热情，具备强烈的责任心和自驱力，能快速掌握解决问题所需的技术。
- 熟练掌握 Go/Rust,并具备 AI 辅助研发能力.
- 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。 优先条件（满足任一即可） ● 有高密部署 / 资源超分 / 内存治理（balloon、KSM、reclaim）的生产落地经验； ● 有微虚拟机（Firecracker、Cloud Hypervisor、Crosvm）快速启动、增量快照或高并发实例供给经验； ● 有 Kata Containers / containerd / Pouch 等安全容器或运行时的开发与上游贡献经验； ● 在 Linux 内核 upstream（KVM、mm、调度等子系统）有重要贡献； ● 有 Agent 沙箱 / SWE 环境沙箱、大规模在线/离线混部、或高并发实例调度系统的工程经验； ● 对主流开源软件有深入了解并有代码贡献。
