虚拟化研发工程师（GPU智算方向/基础技术） - AI算力基础设施

职位描述

团队介绍：字节跳动基础设施部门，负责字节跳动的全栈算力基础设施，从芯片服务器产研、到超大规模数据中心，到传统云平台和如今的AI Native Cloud，全方位为抖音、豆包、今日头条、飞书、火山引擎等各类产品提供领先、稳定的百万量级大规模算力基础设施服务。我们的领域涵盖数据中心建设、内核操作系统开发、服务器集群管理、高速网络通信、EB级数据存储体系、搜索型数据库探索、基于LLM的AI基础设施的研发调度与治理等，致力于打造业界领先的、面向LLM的AI云原生基础设施架构与产品矩阵。

1、GPU虚拟化研发：负责GPU虚拟化技术的底层研发与定制，包括GPU直通、vGPU、API转发等方案的实现与优化，提升GPU资源的利用率与隔离性；

2、算力池化引擎开发：设计并实现GPU算力池化组件，支持细粒度的GPU资源调度（如显存分片、算力切分），服务于AI训练和推理场景；

3、高性能计算适配：针对主流AI框架（TensorFlow、PyTorch）和HPC场景，优化虚拟化层的数据传输路径，降低虚拟化带来的性能损耗，追求接近裸金属的性能；

4、异构算力纳管：负责主流GPU（NVIDIA、AMD）及国产化GPU（如寒武纪、昇腾等）在虚拟化环境中的适配、驱动集成与兼容性调试；

5、故障排查与稳定性建设：深入分析Linux内核、KVM/QEMU及GPU驱动相关的疑难问题，提升智算平台在虚拟化环境下的可靠性与可观测性。

任职要求

1、计算机或相关专业本科及以上学历，3年以上虚拟化或操作系统底层开发经验；

2、熟练掌握C/C++或Rust，能够编写高性能、内存安全的代码；

3、熟悉Linux内核架构，对进程调度、内存管理、文件系统及cgroup等模块有深入理解；

4、虚拟化技术栈：深入理解KVM机制、Virtio协议、VFIO直通方案，有QEMU、Firecracker开发经验；

5、GPU虚拟化经验：熟悉NVIDIA CUDA、GDS、GDR方案，有GPU性能调优、算力切分开发经验；

6、GPU互联加速经验：熟悉PCIe/RDMA/CXL/NVLink/UALink协议规范，有DPU/智能网卡的开发经验。

加分项：

1、曾有过GPU性能优化、算子优化、GPU驱动开发者优先；

2、在Linux内核、QEMU/KVM、Rust-vmm、Kata Containers等开源项目中有代码贡献；

3、对TensorFlow/PyTorch等主流AI框架，熟悉vLLM/SGLang等推理框架者优先。