字节跳动高级系统研发工程师-主机网络
任职要求
1、3~5年相关工作经验，熟悉Linux操作系统下开发，熟悉Linux操作系统工作机制，熟悉Linux常见网络模型； 2、熟悉Linux操作系统下C/C++开发, 能运用常见工具定位调试问题代码； 3、熟悉Linux kernel 或 FreeBSD 相关网络协议栈优先； 4、熟悉用户…
工作职责
1、结合业务对Linux内核协议栈/用户态协议栈等进行优化; 2、参与高性能主机网络/网络虚拟化研发; 3、参与分布式网关/ACL/网络QoS 研发。
1、结合业务对Linux内核协议栈/用户态协议栈等进行优化； 2、参与高性能主机网络/网络虚拟化研发； 3、参与分布式网关/ACL/网络QoS 研发。
1、负责IaaS相关云服务核心研发、方案设计工作； 2、结合业界先进技术，对IaaS现有产品进行改进优化，保障稳定性和用户体验。
加入该岗位，你将参与构建面向 AI 时代的下一代可观测数据基础设施。 ● 打造国内超大规模的可观测基础设施：通过实时采集、索引、存储、压缩等技术，实时处理来自千万设备的海量日志数据，并针对 AI 应用场景进行特定优化，提供智能、自动化数据分析服务； ● 深度参与 AI Infra 核心能力建设：从数据采集到智能分析，构建面向 LLM、Agent、多模态等前沿 AI 场景的统一可观测底座； ● 开源引领行业标准：主导 LoongCollector 开源项目，推动云原生可观测采集器成为 AI 时代的新一代 OneAgent。 具体职责包括： 1. 参与阿里云战略级产品 SLS 研发，参与面向AI应用场景的数据采集、处理、查询分析等功能开发与设计； 2. 参与千万级实例、数百 PB 流量的云原生可观测采集器 LoongCollector/iLogtail 及管控系统开发，打造云上统一的 OneAgent 能力，服务于日志、指标、eBPF、主机监控、安全等多种场景； 3. 深度参与并打造高性能、高可靠的数据采集与管控系统，深入底层优化，提升网络、内存和 CPU 等关键资源的利用效率； 4. 面向 AI 应用构建高性能、安全的多模态数据处理与数据集管理平台，参与上下游 AI 生态建设。
1. 参与公司各类系统风险评估与渗透测试，发现潜在安全风险。 2. 研究对抗性暴露验证技术及实践，包括不限于BAS攻击模拟，紫队演练，规则验证等工作。 3. 跟踪国内外安全漏洞动态，研究新型攻击手法与防御技术。 4. 研究前沿AI 并助力平台开发，BAS验证，自动化渗透评估等核心工作。