锦鲤求职岗位描述
岗位职责
一、异构算力调度系统架构与建设
主导面向AI业务场景的算力调度系统架构设计，覆盖GPU、NPU、CPU等多种异构计算资源的统一池化与智能编排。构建通智算一体的高性能调度引擎，支持云原生应用、分布式训练作业、函数任务等多类型工作负载的混合部署。设计并实现跨集群、跨云、跨地域的智能调度中台，支撑混合云与边缘计算场景下的算力协同。
二、GPU调度平台与容器编排优化
负责面向GPU的Kubernetes调度平台的架构设计、开发与性能优化，深入调度器核心模块，解决资源调度、任务编排、故障恢复等关键问题。优化拓扑感知调度、节点亲和、冷启动加速等K8s调度增强能力，结合GPU互联拓扑（NVLink/PCIe）与RDMA高速网络架构，实现计算资源、网络资源与存储资源的最优编排。推进GPU虚拟化与资源隔离能力建设，包括MIG/MPS、vGPU、热迁移等技术的工程化落地。
三、资源池化与算力运营提效
负责调度侧的资源池化与弹性机制设计，通过Quota管理、弹性混布与潮汐拆借，支持在离线任务协同调度，最大化集群整体资源效率（日常监控巡检由运维团队承接）。参与算力资源布局研究，结合硬件拓扑与网络架构制定优化策略，推动算电协同等前沿方向的项目落地。
岗位要求
基本条件
• 硕士及以上学历，计算机科学、分布式系统等相关专业；
• 5年以上云计算、任务调度或高性能计算领域研发经验，其中至少2年聚焦AI/ML场景的基础设施建设；
• 精通Go/C++/Python中至少两种编程语言，具备扎实的数据结构与算法设计能力，具备高标准的工程化编码习惯；
• 计算机基础扎实，深入理解Linux操作系统、计算机网络、分布式系统原理，有大规模分布式系统的设计或开发经验。
核心技术能力
• 深入理解Kubernetes架构与调度原理，具备调度器开发或深度调优经验，熟悉Volcano、Kueue、Koordinator等AI场景调度框架者优先；
• 熟悉GPU/NPU架构及异构计算编程模型，了解CUDA、ROCm等加速计算栈，具备GPU虚拟化（MIG/MPS/vGPU）或资源隔离技术的工程实践经验；
• 熟悉RDMA/RoCE或InfiniBand高速网络组网原理，理解拓扑感知调度与网络资源协同编排的机制；
• 掌握分布式系统核心原理，了解大规模集群资源调度、弹性伸缩、优先级抢占、故障容错等机制。
• 了解国产AI算力卡的技术特性与适配经验；
• （加分项）有万卡级GPU集群或大规模智算中心的调度系统落地经验；