资源运营实习工程师

面向训练、推理和在线业务，协助开展 GPU、CPU、存储、网络等云资源的供给、使用和成本运营。

与业务、算法和平台团队协作，理解业务资源需求、使用模式和成本诉求，支持资源申请、配额分配、调度与重点项目保障。

跟踪资源利用率、供需关系与成本变化，识别闲置、低效使用、容量紧张和成本异常等问题，并推动优化闭环。

协助建设资源与成本运营指标、看板、流程和相关文档，形成面向业务的运营分析与建议。

参与资源运营工具、自动化脚本和数据服务开发，减少人工操作并提升运营效率。

计算机、云计算、数据科学、运筹学或相关专业本科/硕士在读，具备良好的计算机基础。

熟悉 Python、Go、Java、C++ 中至少一门语言，能够完成基础编码、调试和测试。

具备基础的脚本开发与自动化能力，能够通过程序或工具解决重复性运营问题。

对云计算和云资源有基础认知，理解计算、存储、网络等资源的基本概念、计费模式和使用方式。

了解虚拟机、容器、Kubernetes、GPU 等资源形态中的一项或多项。

对资源利用率、容量规划、资源调度、配额管理、成本核算或成本优化等概念有基础理解。

具备基础的数据处理和分析能力，能够使用 SQL、Python 或其他工具完成资源与成本数据的查询和分析。

做事细致、有责任心，具备良好的沟通协作和问题跟进能力。

每周可实习 4 天及以上，持续 3 个月及以上优先。 加分项

有云资源管理、资源调度、容量规划、成本分析或业务运营相关项目经验。

使用过公有云或私有云平台，对云主机、GPU 实例、对象存储、块存储、VPC、负载均衡等产品有实践认知。

了解 Kubernetes、GPU 集群或大模型训练/推理流程。

有自动化工具、后台服务、数据处理脚本或开源项目经验。