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Job Description

岗位职责

  • 负责 Kubernetes 调度器及调度插件的深度定制,设计面向 AI 工作负载的调度策略(GPU 拓扑感知、NUMA 亲和、网络亲和、RDMA 域感知);
  • 攻克超大规模集群(万卡级)调度性能瓶颈,优化调度吞吐、调度延迟与决策质量,支持每秒数百 Pod 的调度并发;
  • 构建异构资源调度体系,实现 GPU/CPU/内存/高速互联网络的多维资源建模与在离线混部,提升集群整体利用率;
  • 研发抢占、回填、 gang-scheduling、coscheduling 等高级调度能力,保障大模型训练任务(Job)与推理服务(Service)的 SLO;
  • 设计调度仿真与 A/B 测试框架,通过真实负载回放验证调度策略效果,推动调度算法持续迭代。

岗位要求

  • 计算机相关专业,3 年以上后端/基础架构开发经验;
  • 精通 Go 语言,深度掌握 Kubernetes 生态;
  • 扎实的调度算法基础(资源调度、任务调度、负载均衡、装箱优化),有大规模分布式系统设计与性能优化经验;
  • 熟悉 GPU 集群架构(NVLink/InfiniBand/RoCE),理解 AI 训练/推理任务对资源调度的特殊诉求;
  • 责任心强,深度理解业务问题,能主动拓展能力边界;
  • 具备出色的系统级问题定位能力,能通过代码级分析解决调度死锁、资源竞争、热点节点等复杂问题。

加分项

  • Kubernetes/Volcano/YARN/Mesos 等调度系统社区贡献者;
  • 有 GPU/NPU 大规模集群调度实际落地经验;
  • 具备 eBPF/内核调优及监控经验。

About Moonshot

First seen: May 27, 2026
Last updated: August 24, 2026