角色和团队介绍： 会作为RISE团队的核心成员，与资深系统工程师和AI架构师并肩作战，参与打造面向海量算力集群的智能化运维与管理平台。团队正全面向 AI-Native组织转型，依托 AI 智能体的强大赋能，我们的目标是打破传统技术边界，推动全体组员向“全栈工程师”演进。在这里，你将不再局限于单一的技术切面，而是通过引入前沿的大模型能力和多智能体技术，在从底层软硬协同的高性能计算、互联网络与存储系统、硬件可靠性治理，到上层平台应用开发的完整链路中发挥关键作用，与团队共同实现产出效能的指数级跃升。 岗位职责： 1. 参与大规模训练集群智能运维平台的核心模块开发与持续集成流程构建 2. 协助构建多智能体协作工作流，将大模型能力深度集成至日志诊断、告警自愈等场景 3. 协助参与高性能网络的自动化基准测试与调优，支撑跨数据中心节点的互联互通验证 4. 参与探索大规模集群静默数据损坏（SDC）等底层硬件故障的定位溯源机制，编写和维护相关诊断分析工具 岗位要求： 1.2027届校招应届生硕士及以上学历 2.有上进心、责任心、探索精神，面对复杂软硬件协同问题具备出色的逻辑归因和团队协作能力 3.熟练掌握 Python, Go, bash 等编程和脚本语言，具备扎实的工程化开发规范 4.深入理解 Linux 操作系统原理（内存、I/O、调度）与 TCP/IP 等计算机底层和基础网络知识 5.具备优秀的英文技术文档（如硬件规格书、前沿论文）阅读能力 加分项： 1.了解并热衷于探索 LLM / AI Agent 自动化开发，作为重度用户在日常代码编写中熟练使用 Cursor、Claude Code、Codex 等 AI 编程助手者优先；有使用 API 接口或相关开源框架（如 OpenClaw 等）的实操经验 2.了解容器化平台与编排（Docker / K8s / Harbor）或底层虚拟化（KVM / Proxmox VE）技术 3.不仅限于网络或互联架构，对大规模 GPU 集群中涉及的任何关键基础设施（涵盖底层硬件与系统软件）有强烈的探索欲，且对如何利用这些基础设施突破性能瓶颈、为集群整体提效感兴趣 地点：杭州