字节跳动可信隐私计算资深研发工程师

1、负责存储或计算中间件服务的设计和研发工作； 2、参与集团信息系统的统一存储和计算能力建设，为相关业务方提供完善的解决方案； 3、参与和实现高并发的分布式系统建设，优化系统性能、提升稳定性。

我们正在招募一位具有系统级思维与AI大模型技术前瞻视野的 资深系统架构师，共同设计与构建下一代 AI 原生操作系统（AI Operating System, AIOS）。AIOS 是为智能计算时代重新定义的系统平台。它不再只是传统操作系统的资源管理者，而是智能体时代的计算基石，通过深度融合 基于大模型的AI 推理、感知、学习与决策能力，让系统能够自我理解、自我优化，并主动协作。您将站在系统软件与人工智能、大模型技术的融合前沿，定义AIOS的核心架构、智能调度体系、AI运行时、AI助手、AI智能体以及人机共生的新一代系统框架。 主要职责： 1. 主导 AIOS 的整体架构设计，包括AI原生系统内核层、系统服务层、AI运行时与智能交互层； 2. 设计并实现 AI原生系统内核（AI-native Kernel），将调度、内存与资源管理与AI智能决策引擎深度融合； 3. 构建 AIOS Runtime，支持端侧模型的高效运行、动态加载、分层缓存、在线推理与自适应资源分配； 4. 设计 智能调度系统（AI Scheduler），实现跨CPU/GPU/NPU/DSP的异构资源智能优化； 5. 构建 AI Memory & Model Management Framework，支持模型快速热加载、压缩与生命周期管理； 6. 推动系统级 智能安全与可信计算机制，确保AI决策链的可解释性与可信度； 7. 与硬件、内核、AI算法、设备驱动与应用生态团队协作，打通跨层架构接口，实现软硬件协同优化； 8. 负责AIOS技术蓝图与架构演进路线规划，推动系统持续演化； 9. 指导高级工程师团队落地架构设计，建立高标准的系统工程文化。

团队介绍：字节跳动安全与风控部门，负责公司信息安全的建设、规划和管理工作。致力于为亿万用户的数据安全保驾护航，为字节跳动的每一位用户打造健康自由交流的防护盾。作为企业信息安全的新生力量，以技术为基石，全面提升前瞻性研究和自动化能力。团队积极布局安全人才培养与招募，在北京、上海、深圳、杭州、南京、硅谷、伦敦、新加坡均设有安全研发中心，逐步和信息安全领域的知名高校、研究机构建立深度合作，与安全人才、高校、行业共同努力，建设并反哺互联网安全生态。 课题背景： 新型可信隐私计算特点在于其融合了软件密码学以及可信硬件技术，能够在数据“可用不可见、可算不可识、可管可计量”的基础上，支持海量数据的计算分析以及大模型的训练和推理，提供透明可信的计算环境，保障用户数据的隐私安全； 但是，在工业级的实际场景中，可信隐私计算技术的应用面临着诸多难题，包括安全计算性能的提升、云原生环境的适配以及信任体系的构建。例如，1）面对十亿甚至百亿规模的海量数据，以及大模型动辄数十B的参数，安全多方计算、同态加密技术由于高昂计算与通信开销，使得其比明文计算慢上百倍甚至千倍；2）作为云原生基础技术的容器，与机密计算结合时面临着可信计算基（TCB）过大、攻击面失控、横向逃逸、可运维性差等问题；3）机密计算虽可有效保护应用的完整性，但是完整性并不等同于安全性，应用仍可能存在漏洞或泄露用户隐私。 1、在百亿至千亿量级的数据查询分析和大模型训练推理场景下，如何从时间、空间、通信等维度，结合可信硬件、专用加速器等手段，设计高性能、可实用的安全多方计算数据分析与机器学习算法、范式以及系统框架； 2、实现机密容器技术体系，从内核、操作系统、根文件系统等维度合理地减少攻击面，同时提高可信性的可证明性、可信容器的可运维性以及可靠的容器隔离性，防御恶意逃逸行为； 3、针对机密计算应用特点，实现可用高效、范化性强（多语言支持）、具备数据泄漏追踪能力的通用可信程序分析框架，提升机密计算环境可信性。

团队介绍：字节跳动安全与风控部门，负责公司信息安全的建设、规划和管理工作。致力于为亿万用户的数据安全保驾护航，为字节跳动的每一位用户打造健康自由交流的防护盾。作为企业信息安全的新生力量，以技术为基石，全面提升前瞻性研究和自动化能力。团队积极布局安全人才培养与招募，在北京、上海、深圳、杭州、南京、硅谷、伦敦、新加坡均设有安全研发中心，逐步和信息安全领域的知名高校、研究机构建立深度合作，与安全人才、高校、行业共同努力，建设并反哺互联网安全生态。 课题背景： 新型可信隐私计算特点在于其融合了软件密码学以及可信硬件技术，能够在数据“可用不可见、可算不可识、可管可计量”的基础上，支持海量数据的计算分析以及大模型的训练和推理，提供透明可信的计算环境，保障用户数据的隐私安全； 但是，在工业级的实际场景中，可信隐私计算技术的应用面临着诸多难题，包括安全计算性能的提升、云原生环境的适配以及信任体系的构建。例如，1）面对十亿甚至百亿规模的海量数据，以及大模型动辄数十B的参数，安全多方计算、同态加密技术由于高昂计算与通信开销，使得其比明文计算慢上百倍甚至千倍；2）作为云原生基础技术的容器，与机密计算结合时面临着可信计算基（TCB）过大、攻击面失控、横向逃逸、可运维性差等问题；3）机密计算虽可有效保护应用的完整性，但是完整性并不等同于安全性，应用仍可能存在漏洞或泄露用户隐私。 1、在百亿至千亿量级的数据查询分析和大模型训练推理场景下，如何从时间、空间、通信等维度，结合可信硬件、专用加速器等手段，设计高性能、可实用的安全多方计算数据分析与机器学习算法、范式以及系统框架； 2、实现机密容器技术体系，从内核、操作系统、根文件系统等维度合理地减少攻击面，同时提高可信性的可证明性、可信容器的可运维性以及可靠的容器隔离性，防御恶意逃逸行为； 3、针对机密计算应用特点，实现可用高效、范化性强（多语言支持）、具备数据泄漏追踪能力的通用可信程序分析框架，提升机密计算环境可信性。