2027【Tech校招岗】AI 基础设施平台工程师 - 北京

岗位职责
AI 正在改变量化研究的范式，也对底层基础设施提出了新的要求。未来的计算平台不仅需要服务人类研究员和工程师，也需要支撑 AI Agents 自主执行任务、调用工具、使用计算资源并完成复杂工作流。如何高效管理大规模异构计算资源，如何调度形态各异且不断变化的工作负载，如何为人和 Agent 提供稳定、安全、可复现的运行环境，正在成为 AI 时代新的基础设施问题。

作为 AI 基础设施平台工程师，你将参与构建支撑业界顶尖量化研究的计算与运行平台。工作将覆盖集群资源管理、任务调度、运行时与隔离、研究工作流、可观测性，以及面向 Agent 的新型基础设施。你将面对一类复杂而真实的系统问题：从大规模异构计算 Batch Job 和在线 Service，到长时间运行的 Agentic Workflow 和大规模 Agent 并行任务，它们对资源利用率、调度效率、可靠性、安全性和开发体验提出了不同的要求。

我们不要求你已经具备完整的大规模基础设施经验。我们更看重扎实的计算机系统基础、对复杂系统问题的兴趣和理解能力，以及在至少一个技术方向上展现出的深入探索。

工作职责
1）基于 Kubernetes 等技术构建多类型负载的集群资源管理与任务调度能力，处理配额、优先级、抢占和弹性伸缩，支持 Batch Job, Service 等不同类型的异构计算负载
2）建设容器化运行环境、网络、存储、沙箱与隔离能力，为研究员、工程师和 AI Agents 提供稳定、安全、可复现的执行环境
3）构建面向研究和 Agent 工作流的作业模型、生命周期管理、多租户机制和开发工具，降低复杂计算任务的开发与运行成本
4）建设集群、资源和作业的可观测性体系，从计算、内存、网络、存储和调度等维度发现系统瓶颈，支撑故障定位、性能优化和容量规划
5）探索面向 AI Agents 的新型基础设施，包括 Agent Runtime、动态资源调度、长生命周期任务、大规模 Agent 并行任务和安全隔离等问题
6）将 AI Agents 应用于基础设施自身的研发与运维，探索自动化故障诊断、系统优化和基础设施演进的新方法

岗位要求
1）具备扎实的计算机工程基础，以及理解和分析复杂系统的能力
2）在以下一个或多个方向具备扎实的专业能力或实践经验：
- 分布式系统
- 云原生
- 机器学习平台
- Agent Runtime和Agent基础设施
3）具备在真实约束条件下进行系统调试和持续迭代的能力
4）具备较强的主人翁意识：不仅能够高质量完成既定任务，也能够主动发现并定义问题

理想人选
1）你热爱构建大规模系统，相信AI和Agent对算力的需求会指数级增加
2）你乐于钻研和解决需要跨领域思考的复杂问题
3）你重视高质量基础设施的建设，并希望自己的工作成果能够成为工程与研究团队长期依赖的重要支撑