百度基础平台研发工程师（J84307）
任职要求
-本科及以上学历，计算机相关专业 -具备强烈的上进心和求知欲以及良好的沟通能力和团队合作精神，善于分析/解决问题，勇于挑战各类技术难题 -对系统架构、分布式系统有浓厚兴趣，热衷于追求技术极致与创新 -了解Linux/Unix操作系统原理、网络原理，熟练运用系统层支持应用开发。 -深刻理解数据结构和算法设计，掌握至少一门编程语言，包括但不限于Go、Java、C/C++、Python、Rust等 -熟悉云计算、云原生、可观测、大数据相关项目和组件经验的优先；有过大模型应用开发，熟悉人工智能算法的优先
工作职责
-设计和开发百度智能云数据中心基础平台，包括百度流量统一接入和调度、服务器管理、基础组件管控、监控系统等 -设计和开发海量服务集群自动化管理与决策系统、大规模数据采集、流式聚合、时序数据存储和数据分析系统，持续提升系统可用性、性能和可扩展性 -基于人工智能前沿技术持续优化迭代智能运维产品，提供智能异常检测、根因定位、故障预测等服务，支持百度业务发展 -探索、研究业界最新的技术方向，提升百度智能云核心竞争力
-负责建设业界领先的AI异构算力容器平台，提供高性能、高稳定性、高易用性的混合云产品，支持AIGC、智算中心、智驾、金融能源等客户AI应用高效部署 -负责云原生AI容器相关产品的架构设计和产品研发，引入开源社区先进的AI框架、AI调度、AI工作流和AI可观测能力组件构建全栈AI应用云原生解决方案 -结合 SOTA 模型训练推理优化原理，深入模型结构与设计思路，将训练推理优化手段工程实践化，为客户提供系统性加速方案，提升训推效率 -针对大规模异构集群场景下，探索训推任务管理、异构资源调度、虚拟化混布、容器存储、高性能网络、分布式训练和推理等技术的创新和应用 -探索业界最新技术方向，参与机器学习框架等开源社区，提升百度混合云AI核心竞争力，提升团队技术影响力
阿里云持续推进AI技术深化战略布局，围绕AI 和云计算的基础设施建设、AI基础模型平台、企业级AI应用方向构建核心场景。为此，我们正积极招募优秀人才： 负责云计算和大数据基础技术研发，包括不限于以下方向： 1、云基础设施技术，包括研发面向百万级服务器的网络（如RDMA、可编程芯片）、服务器（如异构计算）、数据中心，以及构建超大规模的基础设施智能化运维体系（如AIOps）； 2、虚拟化技术，包括XEN、KVM等开源技术的改进，以及也包括我们自研的SDN、VPC等网络虚拟化、存储虚拟化技术，还包括Docker等轻量级的容器方案； 3、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis、HBase等开源数据库内核的改进； 4、包含单集群上万个节点，多地多集群的超大规模分布式存储系统(文件系统，KVstore，BigTable等等）、分布式计算系（MapReduce，DAG，MPI并行计算、Batch、类Hive/spark的计算系统包括离线，分布式开发语言，分布式开发IDE，查询优化，流式实时计算，图计算，MPP等等）、弹性分布式资源管理和调度（海量多维度的多目标的调度系统，多个资源维度资源隔离技术等等）、机器学习平台（包括Paratemter Server，深度学习，逻辑回归等等）、异构等新型硬件上计算（包括CPU，GPU，FPGA，RDMA等等）； 5、大数据在线引擎体系的目标是集广告、搜索、推荐的投放三位于一体，在近百毫秒周期内，从服务端跨越至移动端上智能，支撑总体近TB级的模型，完成知识推理向量匹配等各种召回，以及其它深度学习的排序和预测算法，参与计算的数十亿商品保持实时更新，支持数百位算法工程师面向众多场景展开测试，在算子流图化的抽象之下，引擎内的模型和数据可随时调整布局满足迭代所需； 6、参与大规模高并发场景下的开发者工具如IDE、SDK、CLI的开发工作，toB相关认证、权限、审计平台合规等相关工具平台的研发工作。
在这里，你可以经历互联网领域最前沿的工程技术探索，兼顾技术深度与业务价值实现，探索研究业界最新的技术方向； 在这里，你将经历超大规模的分布式计算、海量数据的实时处理、复杂业务变化和创新等带来的全方位技术挑战； 在这里，你将承担面向电商、营销与广告等业务场景需求的基础平台相关的技术研发工作，用技术服务数以百万计的商家并持续提升消费者体验； 在这里，你将参与包括但不限于分布式系统、AI基础设施、云原生Serverless、数据库、中间件、研发效能平台等方面的架构设计与深度优化； 加入我们，你将体验简单、可依赖的团队文化，以及求真务实、追求极致的工程师文化，并给你提供广阔的施展天地。来吧，我们等你加入！
1、建设支撑快手百万微服务业务系统的智能运维平台及产品，涵盖基于优秀DevOps理念的自动化持续发布与部署平台，基于PB级海量数据的链路追踪、智能定位技术的监控平台，基于先进大数据分析、人工智能技术的稳定性保障平台； 2、负责超大规模平台和系统建设，包括技术选型、架构设计、研发工作，通过敏捷开发支持产品需求快速迭代，不断优化系统架构，支撑业务规模增长，保障服务稳定； 3、跟进业界先进理论和实践，结合公司实际业务需求，打造业界领先的智能运维体系。