虚拟化研发工程师（GPU智算方向）-基础技术

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。

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。