Serverless 研发工程师-引擎架构

工作职责 云原生 PaaS 平台建设 面向搜广推业务的云原生 PaaS 平台：将复杂的基础设施能力（计算、存储、网络）封装为简洁易用的平台接口，支持 Java、C++、Python 等多语言应用低成本接入； Serverless 分布式计算能力 设计大规模索引的构建、分发、热更新与版本管理机制，持续打磨平台的弹性伸缩、多租户隔离、资源利用率等核心能力，在 AI 应用、搜索索引、推荐策略上提供 Serverless 形态供业务按需选择。 智能化运维调度 应用 AI 技术解决日常运维（智能告警、根因分析、容量预测）与二层调度，支持 GPU 等异构算力的弹性调度与高利用率管理，打破 CPU/GPU 资源孤岛，解决推理服务低延迟与高吞吐的核心矛盾，提升资源利用率。

工程基础 熟练掌握 Java 或 Go，具备扎实的编程功底与大规模分布式系统开发经验；深入理解操作系统、网络、存储基本原理，对系统性能调优、高并发、高可用系统设计与上线经验者优先。 云原生与 PaaS 平台工程 深入理解 Kubernetes 核心机制（调度器、Operator、CRD、服务网格），有平台层改造或自研经验，或有 AWS Lambda、Google Cloud Run、阿里云 SAE 等平台的使用及原理理解者优先。 搜索与索引平台经验（加分） 有搜索平台或索引系统的核心研发经验，理解倒排索引、向量索引、分布式检索的基本原理；熟悉大规模索引的构建流程与时效性保障，有实时/离线索引更新、多副本一致性、索引灰度切换等工程实践者优先；了解 Elasticsearch、Milvus 或自研检索引擎设计取舍者加分。 AI 基础计算平台（加分） 熟悉 GPU 集群管理与异构算力调度，有 Ray、Volcano、Slurm 等分布式调度框架使用或改造经验者优先；有 kv cache 共享、prefill/decode 分离、speculative decoding 等推理调度优化工程实践者加分；有 AIOps 实践经验（智能告警、根因分析、容量预测）或将 AI 能力集成进平台工具链经验者加分。