蚂蚁集团-Agent 镜像工程师-杭州/成都

岗位职责

岗位描述： 大模型的背后是 AI 基础设施，而镜像链路是 AI 基础设施的咽喉。 Agent 时代给镜像链路带来了前所未有的挑战：一次 Agent 任务可能瞬间拉起成百上千个沙箱容器，每个容器需要毫秒级就绪；SWE RL 场景下，数千个代码沙箱并发启动，每个沙箱都要挂载不同的代码环境与依赖镜像——这对镜像分发速度、按需加载延迟、并发拉取能力提出了极致要求。而传统镜像链路在设计之初从未考虑过这种量级的并发与延迟需求。 这是挑战，更是机会。我们正在做的事情，就是把容器镜像链路的每一步推到极致——让 TB 级模型权重秒级就位，让 Agent 沙箱毫秒级启动，让十万卡集群上分发不再是瓶颈。你将深度参与 Dragonfly、Nydus、Harbor 等开源项目，打通容器镜像与 AI 模型权重分发的全链路，重新定义 AI 时代的镜像基础设施。 我们希望你是镜像与存储领域的专家——可以是镜像构建与分发、文件系统、按需加载，也可以是高性能网络、分布式存储、P2P 传输，能以独特经验和独到观点从不同维度优化系统；同时具有开阔的架构视野，能把镜像链路的上下游真正联动起来，而不是各自为战。

岗位职责：

1. 容器镜像与 AI 模型权重分发：参与 Dragonfly、Nydus、Harbor 等开源项目的开发落地与上游维护，构建从镜像构建、分发到按需加载的全链路优化，推动云原生场景下 AI 模型权重分发的社区标准化；
2. Agent 沙箱镜像加速：面向 Agent 服务与 SWE RL 场景，设计高并发、低延迟的沙箱镜像加载方案——从镜像按需加载、incremental snapshot、layer 共享到本地热缓存，让千级并发沙箱毫秒级就绪成为可能；
3. 高性能存储：针对 AI 模型权重与容器镜像的 I/O 模式，优化存储链路——从镜像层存储、块设备、分布式缓存到本地持久化，让 TB 级模型分发的延迟降到极致；
4. 高性能网络：优化 P2P 分发与模型拉取的网络链路，探索 RDMA/RoCE 在大规模镜像分发场景下的最佳实践，让带宽利用率逼近物理极限。

任职要求

1. 对技术充满热情，具备强烈的责任心和自驱力，能快速掌握和应用解决问题所需要的技术，优先考虑具有开源社区工作背景的候选人；
2. 具备扎实的编程能力、优秀的设计能力和代码品味，至少可以熟练掌握 Go/Rust 中的一种，并可以在需要时使用其他语言；
3. 具备扎实的计算机专业基础，包括计算机体系结构、操作系统、存储技术、文件系统和网络等；
4. 有细致的系统层软件性能调优经验——能找到瓶颈，能解释为什么慢，能用数据证明优化效果。 加分项（满足任一即可）：

• 熟悉容器镜像与存储管控链路：containerd, runc, kata-containers, overlayfs 等；
• 有 Dragonfly, Nydus, Harbor, Ceph, JuiceFS 等镜像/存储相关项目经验；
• 有 RDMA/RoCE/NCCL 等高性能网络经验，或大规模 P2P 分发系统经验；
• 有 Linux VFS/块设备/文件系统内核开发经验；
• 有沙箱/微虚拟机（如 Firecracker, Cloud Hypervisor）快速启动或增量快照经验；
• 对主流开源软件有深入了解并对此有代码贡献；
• 具有自我驱动和自我管理能力，能针对系统的不足提出改进方案并推动实现。

特色标签

AI智能体、C/C++、Docker、Golang、Golang服务端开发经验、Kubernetes、Linux开发/部署经验、on-demand loading、P2P镜像分发框架、云原生、云原生按需加载镜像运行时、云原生镜像注册中心、云计算经验、代码沙箱、代码生成强化学习、以太网RDMA、企业级容器镜像仓库、分布式经验、分布式计算、基础设施、增量加载、安全沙箱、容器镜像、对等网络传输、开源P2P分发系统、开源按需加载文件系统、懒加载、智能体、服务端开发经验、机器学习经验、沙箱容器、点对点分发、系统架构设计经验、计算机相关专业、软件工程强化学习、远程直接内存访问、镜像分发、镜像加载