锦鲤求职岗位描述
岗位职责
1、建立内存压力与进程查杀预测模型:基于LMKP触发条件、PSS分布、后台冻结策略,建模在不同RAM档位(4GB/6GB/8GB)与应用负载下的存活概率。
2、建立10/blkio调度模型:把磁盘10压力抽象为排队模型或反馈控制系统,预测高并发启动场景下的10wait与帧率退化。
3、建立启动耗时与卡顿的回归/因果模型:用回归分析、结构方程、贝叶斯网络等方法,从trace与APM数据中分离"系统侧"、"应用侧"、"芯片平台侧"三大类因子的边际贡献。
4、建立容量规划与功耗预测模型:基于负载特征预测不同SoC平台下性能/功耗曲线拐点,支持芯片选型与版本基线。
5、搭建性能仿真与离线分析平台:基于历史trace与合成负载做离线回放与瓶颈预测,沉淀内部可复用的建模工具链。
岗位要求
1、应用数学 / 统计学 / 运筹学 / 系统工程 / 计算数学等相关专业,博士研究生,有可验证的研究方向。
2、扎实的数学建模能力:熟练使用至少 3 类建模手段 —— 例如随机过程 / 排队论 / 优化理论 / 贝叶斯推断 / 控制理论 / 时间序列。
3、具备较强的工程实现能力:能用 Python / Julia / R / MATLAB 之一完成模型训练、验证与可视化交付。
4、具备把现实系统"翻译"成数学问题的能力:愿意阅读 Android trace、系统调用日志、Sysfs 节点并提出现象背后的数学假设。
5、在顶级会议或期刊有性能 / 调度 / 建模相关发表者优先(USENIX ATC / EuroSys / SOSP / MASCOTS / QUEST / IET 等)。
加分项
1、有大型系统(操作系统内核 / 数据库 / 调度器 / 推荐系统)的量化建模经验。
2、熟悉排队论(M/G/1、G/G/k 等)、控制理论(LQR / MPC / PID)、贝叶斯推断(MCMC / VI)、强化学习在调度问题中的应用。
3、有公开数据集贡献、GitHub 明星项目、kaggle / 阿里天池 / ACM-ICPC 等可验证成绩。
4、跨过学科墙:论文里出现"Android"、“Linux kernel”、“LMK”、"IO scheduler"这类关键词。