Agent Infra操作系统研发工程师-阿里巴巴2027届实习生

1. 操作系统及内核研发：面向 Agent 工作负载的操作系统能力演进，推动内核子系统与上层系统组件的适配与创新，构建 Agent 与 OS 之间的交互接口与运行时基础设施。 2. 安全底座：构建 OS 级的 Agent 安全体系，在供应链安全、运行时安全隔离、OS 级行为审计与访问控制等方向建立纵深防御。 3. 智能化运维：探索 AI 与系统运维深度结合的模式，将操作系统运维知识封装为 Agent 可理解、可执行的能力，推动运维从人工经验驱动向智能化演进。 4. 可观测与效能优化：构建面向 Agent 行为的可观测体系，度量和优化 Agent 运行效能，从 OS 层系统性降低 Agent 运行成本。 5. 工程平台建设：构建面向操作系统研发场景的 Agent 基础设施平台，将各方向的 Agent 能力进行平台化沉淀，支撑 Agent 的规模化开发、运行与迭代。

专业领域： 1. 计算机科学、软件工程或相关专业。 2. 基础知识扎实，熟悉计算机体系结构、操作系统原理、网络、分布式系统、算法与数据结构等领域；在 ACM 大赛成绩优异者优先，有顶会论文/高影响项目/专利/开源贡献为加分项。 3. 专业能力： ● 系统工程与编程能力 ○ 有扎实的系统工程基础，熟悉 Linux 开发环境，具备工程实现能力； ○ 扎实掌握 Python、C/C++、Rust、Go、Java 等编程语言中的一种或几种。 ● 操作系统领域专业知识（对操作系统与基础软件有热情，对于以下领域中的一项或者多项有了解） ○ 了解 Linux 操作系统与发行版，具备扎实的系统级编程和优化能力。例如：有 Linux 内核开发、虚拟化技术、容器运行时、基础库等经验； ○ 了解计算机体系结构，可以为数据中心的软硬件基础设施进行操作系统级适配和协同优化。例如：有软硬件协同优化或芯片适配相关经历； ○ 了解系统安全机制，例如：软件供应链安全、系统权限控制与审计等； ○ 了解系统可观测技术、系统运维与性能优化方法，熟悉常见运维工具与性能调优手段，对 AI 驱动的智能化运维方向有兴趣。 ● Agent 工程能力（对于以下领域中的一项或者多项有了解） ○ 了解 Agent 架构与工作流设计，能基于主流 LLM API 进行基本的 Agent 搭建与工程落地，了解 Agent Skill 的设计与封装方法。例如：有将 Agent 集成到实际系统或工具链中的项目经历； ○ 了解 AI 编程工具的实际应用，能基于自主代理执行工具构建面向操作系统场景的 Agent 任务。例如：有利用 Claw 类工具、AI 编程工具完成系统运维、内核调试、日志分析等实际任务的经历； ○ 了解 Agent 评测方法，关注 Agent 在系统级场景中的效果度量与质量保障。例如：有使用流行的 Agent 评测框架的经历。 AI 能力： 1. 问题解决：善于从复杂的操作系统与基础软件问题中识别适合构建 Agent 能力的环节，判断哪些场景用传统系统工程方案更可靠、哪些适合通过 Agent 来解决。 2. 批判性思考：对技术选型保持审慎，能评估端到端 Agent 方案在系统级场景下的真实可行性与安全边界，不为了用 AI 而用 AI。 3. 学习判断力：对新技术有强烈好奇心，能在操作系统与基础软件的传统能力和 Agent 技术栈之间建立连接，快速评估新工具的生产价值。 4. 协作沉淀：能与不同角色围绕 Agent 能力高效协同，善用 AI 编程工具提升多语言开发效率，将实践经验转化为团队可复用的工程方案。