智能互联阿里云智能-终端智能 GPU驱动与VGPU虚拟化专家-杭州
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机、电子工程、微电子等相关专业，5年以上GPU驱动开发与VGPU虚拟化相关工作经验，有大型商用项目落地经验者优先（硕士学历可适当放宽经验要求，参考行业学历分布）； 2. 精通C/C++编程语言，深入理解操作系统内核原理（Linux/Windows），熟练掌握GPU驱动架构（DRM、KMD、UMD），具备独立完成驱动模块设计、开发与调试的能力，熟悉GPU底层架构与处理管线； 3. 精通VGPU虚拟化核心技术，深入理解KVM/QEMU、Hyper-V、ESXi等虚拟化平台，熟练掌握SR-IOV、VFIO、virtio-GPU、MIG等虚拟化相关规范与技术，有NVIDIA GRID驱动、vGPU许可证配置相关经验者优先； 4. 熟悉主流GPU芯片（NVIDIA/AMD/国产GPU）的架构与特性，掌握GPU性能优化方法，能针对图形渲染、AI计算等场景进行驱动与虚拟化性能调优，有芯片Bring-up、FPGA仿真测试经验者优先； 5.…
工作职责
1. 主导GPU驱动（KMD/UMD）的设计、开发、调试与优化，覆盖Linux/Windows双系统，负责驱动模块的架构迭代、性能调优及问题定位，解决驱动与硬件、系统的兼容性问题，熟练使用GDB/KGDB/Windbg等调试工具排查复杂软件问题； 2. 负责VGPU虚拟化全流程技术方案设计与落地，深入研究NVIDIA vGPU、AMD MxGPU、Intel GVT-g及国产GPU虚拟化技术，主导SR-IOV、Mediated Pass-Through、MIG等虚拟化方案的选型、开发与优化，适配AI计算、专业图形渲染等不同场景需求（C模式/vCS许可证、Q模式/vDWS许可证适配）； 3. 负责GPU驱动与VGPU虚拟化模块的集成测试、性能基准搭建，制定测试标准与流程，基于kvm-unit-tests、qemu-test、GPU-burn等工具打造回归测试体系，确保驱动稳定性与虚拟化性能无回退，处理线上大规模算力场景下的故障定位与热修复； 4. 跟踪GPU硬件架构（如Ampere及后续新一代架构）与虚拟化技术前沿动态，结合业务需求引入新技术、新方案，主导技术难点攻关，输出技术白皮书与架构设计文档，推动技术标准化落地； 5. 负责技术团队的技术指导与能力培养，带领小团队完成核心模块开发与项目交付，配合硬件、测试、产品等跨部门协作，推动GPU驱动与VGPU虚拟化技术在业务场景中的落地应用，对接GPU厂商（NVIDIA/AMD/国产厂商）进行技术协同与问题协同解决； 6. 负责GPU驱动的移植适配、版本迭代及残留清理（如使用DDU工具），保障驱动安装的兼容性与纯净性，支持异构计算框架的集成与调优，适配CUDA、OpenCL、OpenGL等图形/计算API。
1. 负责新一代AI驱动的PC产品质量保证工作与团队建设，主导质量团队的组织架构设计、人才梯队培养及绩效管理，打造一支具备系统底层、应用上层及 AI 评测能力的复合型质量团队，对最终产品交付质量与用户体验负责； 2. 构建覆盖“安卓系统-上层应用-AI Agent"的全链路质量保证体系。主导跨域质量架构设计，解决终端稳定性兼容性、云边端协同、分布式系统一致性、AI非确定性输出等复杂质量挑战，制定统一的质量门禁与发布准出标准，确保端到端交付质量； 3. 引领测试技术的智能化转型，探索"AI for Testing"与"Testing for AI"双轮驱动模式。一方面将 AI 能力融入自动化测试、用例生成、缺陷分析等环节提升效能；另一方面建立针对 AI Agent/LLM 产品的专项评估体系（如准确性、安全性、幻觉检测），解决非确定性输出的质量挑战，保持行业技术领先性； 4. 主导测试能力平台化与服务化建设，构建系统级、应用级、服务端及 AI 评估的自动化用例库。推动质量能力与 CI/CD 流水线深度集成，实现代码变更的自动化质量卡点。打造自助式质量验证平台，赋能研发、运维及合作伙伴，降低质量验证门槛，提升整体交付效率； 5. 建立多维度的质量度量体系，结合线上监控、灰度发布数据及用户反馈，驱动质量问题的根因分析与持续改进闭环，对线上重大质量事故负责，建立快速响应与防御机制，保障业务连续性。
1. 根据产品需求完成Android平台上的软件设计、编码及单元测试； 2. 与跨职能团队成员（如UI/UX设计师）协作，实现最佳用户体验； 3. 开发AI驱动的系统级应用(相机、相册等)，定制System UI，实现任务栏、全局搜索、桌面手势，保障平板/桌面模式体验一致性； 4. 优化现有应用性能，并修复已知问题； 5. 负责智能体（Agent）应用的架构设计、开发和维护。
1. 结合业务需求，负责研发高效可靠的Agent开发引擎，以支持多样化的AI创新应用场景； 2. 设计开发agent运行时服务，支撑 Agent服务高效运行、任务调度、状态监控，以及Agent与前端的高性能 RPC 通信等； 3. 设计开发端/云AI能力协同方案，支持MCP/A2A/Skills等，支持端云统一多模态模型和数据服务，实现端侧与云侧AI能力的高效协同； 4. 设计开发上下文感知引擎 ，实现AI对环境、场景及用户操作的精准感知和用户意图识别； 5. 与团队成员紧密合作，支持AI Agent应用开发和优化，满足性能、安全性和可扩展性的需求； 6. 关注业界最新技术动态和发展趋势，探索新技术在产品中的应用可能性。
1. 负责 AI 终端产品的云端服务能力设计与开发，确保技术实现符合产品规划与用户需求； 2. 设计并开发核心模块，包括账号体系、网关服务、存储系统、消息通道及设备管理等； 3. 实现终端应用市场、Skill市场、Agent市场等关键功能，并持续优化用户体验； 4. 保障在线服务的稳定性、高可用性与性能，构建可扩展、可维护的服务框架。