阿里云阿里云智能-智能体沙箱研发技术专家-北京/杭州
任职要求
1、计算机科学或相关专业，5 年以上系统开发经验。 2、精通 Rust，具备高性能、高并发系统开发经验。 3、深入理解 Linux 内核机制：namespace、cgroups、seccomp、capabilities、SELinux/AppArmor。 4、熟悉容器技术（Docker、containerd）及容器运行时（runc、gVisor）。 5、具备虚拟化或轻量虚拟机（microVM）开发经验，熟悉 Firecracker、QE…
工作职责
1、设计并实现高安全、低延迟的AI Agent沙箱运行时，支持Python、Node.js、Bash等语言执行。 2、构建沙箱生命周期管理系统：支持create、stop、resume、close，实现状态持久化与资源复用。 3、优化沙箱冷启动性能，设计预热池、镜像分层加载、快照恢复等机制。 4、制定安全策略，防范命令注入、路径遍历、资源耗尽等攻击，支持多租户隔离。 5、实现沙箱的可观测性体系：日志、监控、trace、调试入口。 6、编写高质量代码、技术文档，参与代码评审与系统架构演进。
ASystem 会探索和构建高性能的 AI 强化学习基础系统，让语言交互、智能体、具身智能等各类 AI 场景都能基于这个基础系统走向高效的自我演进，迈向更高的智能水平。 1. 研发 Agentic 强化学习工程，包括 Agentic RL 算法、长上下文训练加速、多轮轨迹交互等能力； 2. 研发工具和 Agent 合成工程，包括 toolUse、SWE、computerUse、browserUse、Mutil-Agents 等场景； 3. 研发环境工程和高性能 sandbox 引擎技术，包括多语言执行环境、桌面虚拟化渲染、大型程序虚拟环境等场景，满足大规模并发调用、极速启动、安全隔离等能力；
1. 参与 AgentRun 平台核心引擎的设计与开发，构建支持多框架（AgentScope/LangGraph/AutoGen/Dify/ADK 等）兼容的统一 Agent 运行时环境； 2. 负责高并发、低延迟的 Agent 执行调度系统研发，实现任务编排、状态管理、上下文隔离、资源限流与弹性扩缩容； 3. 设计并实现 Agent 工具调用（Tool Calling）的安全沙箱机制，支持 REST、Function Call、插件等多种集成模式，保障执行安全性与稳定性； 4. 构建面向 LLM Agent 的可观测体系，包括执行链路追踪、Token 消耗分析、失败重试策略、性能瓶颈诊断等，提升平台可运维性； 5. 深度参与 AgentRun 与通义大模型、阿里云 Serverless、函数计算（FC）、SLS 等基础设施的集成，打造端到端的智能体 PaaS 能力； 6. 探索前沿 Agent 技术（如反思机制、多智能体协作、长期记忆等）在生产环境中的工程化落地路径。
1. 参与 AgentRun 平台核心引擎的设计与开发，构建支持多框架（AgentScope/LangGraph/AutoGen/Dify/ADK 等）兼容的统一 Agent 运行时环境； 2. 负责高并发、低延迟的 Agent 执行调度系统研发，实现任务编排、状态管理、上下文隔离、资源限流与弹性扩缩容； 3. 设计并实现 Agent 工具调用（Tool Calling）的安全沙箱机制，支持 REST、Function Call、插件等多种集成模式，保障执行安全性与稳定性； 4. 构建面向 LLM Agent 的可观测体系，包括执行链路追踪、Token 消耗分析、失败重试策略、性能瓶颈诊断等，提升平台可运维性； 5. 深度参与 AgentRun 与通义大模型、阿里云 Serverless、函数计算（FC）、SLS 等基础设施的集成，打造端到端的智能体 PaaS 能力； 6. 探索前沿 Agent 技术（如反思机制、多智能体协作、长期记忆等）在生产环境中的工程化落地路径。
1. 参与 AgentRun 平台核心引擎的设计与开发，构建支持多框架（AgentScope/LangGraph/AutoGen/Dify/ADK 等）兼容的统一 Agent 运行时环境； 2. 负责高并发、低延迟的 Agent 执行调度系统研发，实现任务编排、状态管理、上下文隔离、资源限流与弹性扩缩容； 3. 设计并实现 Agent 工具调用（Tool Calling）的安全沙箱机制，支持 REST、Function Call、插件等多种集成模式，保障执行安全性与稳定性； 4. 构建面向 LLM Agent 的可观测体系，包括执行链路追踪、Token 消耗分析、失败重试策略、性能瓶颈诊断等，提升平台可运维性； 5. 深度参与 AgentRun 与通义大模型、阿里云 Serverless、函数计算（FC）、SLS 等基础设施的集成，打造端到端的智能体 PaaS 能力； 6. 探索前沿 Agent 技术（如反思机制、多智能体协作、长期记忆等）在生产环境中的工程化落地路径。