阿里云智能-函数计算（FC）Sandbox Infra 研发专家-北京

函数计算（Function Compute）是阿里云 Serverless 的核心产品，承载了集团内外大量在线业务、AIGC 推理、数据处理、前端 SSR 等负载。

Sandbox Infra 团队负责函数计算最底层的那一层：

● 多租户下的安全隔离：任意用户代码都要能安全、稳定地跑在共享基础设施上；

● 极致的冷启动与弹性：百毫秒级拉起一个带完整运行时的安全沙箱，秒级扩容到数万实例；

● 极致的资源效率：在保证隔离性的前提下，把单机密度、内存复用、CPU 利用率做到业界一线水平；

● 为上层 Runtime、调度、AI Agent / Code Interpreter 等场景，提供稳定、可编程、可观测的执行底座。

简单说：我们做的是"云上最难的那类容器"——既要像虚机一样安全，又要像容器一样轻，还要像进程一样快。

你会参与哪些具体方向（任选其一或多）

1. 安全容器 / MicroVM 方向

基于 Kata / Firecracker / 自研 VMM 做深度裁剪与优化：最小化 guest kernel、优化 VM 启动路径、device 模型简化、IO/网络直通、内存气球与共享、快照与 fork 启动等。

2. 运行时方向

内核裁剪与定制（cgroup v2、namespace、seccomp、LSM、io_uring、eBPF），冷热启动路径优化，page cache / THP / memcg 行为调优，解决真实线上疑难 case。

3. 沙箱调度与资源管理

单机维度的实例编排：实例池、预热、复用、驱逐、超卖、QoS 分级；跨机维度的弹性与亲和性；与上层函数调度、镜像加速（overlay、lazy pull、P2P）深度协同。

4. Runtime & Language Sandbox

语言运行时层面的轻量隔离（Node.js / Python / JVM / Wasm 等），进程级 / v8 isolate / Wasm 沙箱在特定场景下的可行性探索与工程落地，为 AI Agent、Code Interpreter 这类新形态提供底座。

5. 可观测性与稳定性

在不能侵入用户代码的前提下，做沙箱内外的全链路追踪、性能剖析、异常诊断；设计面向百万级实例规模的故障自愈与灰度体系。

必要条件

● 扎实的操作系统 / 计算机体系结构功底，能读懂并调试 Linux 内核或用户态运行时的关键路径；

● 熟悉容器运行时（runc / containerd / Kata）、虚拟化（KVM / QEMU / Firecracker / Cloud Hypervisor）、Linux 内核、语言 VM（v8 / JVM / CPython）、Wasm Runtime；

● 熟悉 Go / Rust / C / C++ 中至少一门，能写出可维护、可演进的系统级代码；

3. 有大规模、高可用分布式系统开发经验者优先；

4. 良好的沟通能力和团队合作精神，有一定的组织协调能力；

加分项

1. 给开源项目（Kata、Firecracker、containerd、Linux kernel、QEMU、V8、Wasmtime 等）提过有分量的 patch；

2. 做过冷启动、镜像加速、快照恢复、内存复用这类"既要又要"的工程优化；

3. 对 AI Infra（Agent 沙箱、Code Interpreter、GPU 容器化）有兴趣或经验；

4. 有 Serverless / FaaS / PaaS 底座的实际研发经验。