DataHub 关键词情报 · 数据更新至 2026-10-20
MiniMax工程与基础设施招聘
本页聚焦MiniMax工程与基础设施相关岗位，便于用户比较岗位职责、地点、薪资标注和详情入口。
活跃公司
- MiniMax363 · 100.0%
热门地点
- 北京287 · 79.3%
- 上海71 · 19.6%
- 深圳3 · 0.8%
- 美国1 · 0.3%
岗位方向
- 工程与基础设施363 · 100.0%
OPEN ROLES
代表岗位
云原生可观测系统研发工程师
建设统一的AI可观测平台，包括指标、日志、Trace、事件的采集、处理、存储、查询与可视化能力；建立作业、请求、Agent任务与节点、GPU、Pod、进程、Rank、模型、版本之间的关联
云原生研发工程师
负责集群Kubernetes调度层的框架以及算法优化；对集群内调度质量负责，持续优化性能，降低overhead；熟悉云生态，对编排调度、资源优化、多云Fed、资源混布等方向中的一个或多个领域有深入理解
资源调度工程师（训练/推理）
负责大规模多集群异构资源的管理与调度；负责对LLM训推服务完成编排抽象，持续迭代高效的部署模式；负责与流量调度/任务调度层协作，保障训推资源稳定性以及资源使用效率；负责服务以及集群弹性能力，保障训推服务质量的情况下完成高效的资源流转
高性能通信库研发工程师- AI infra
设计并优化AI训练场景下的集合通信库（NCCL、UCX、MPI）及专项通信库（DeepEP、DeepSpeed Comms），提升AllReduce、ReduceScatter、All-to-All等原语在千卡集群上的通信效率
AI基础设施工程师
优化内核、协议栈与I/O模型，提升低延迟与高吞吐能力；设计与优化分布式存储、数据库及缓存系统，保障高可用与高性能；基于K8s及生态（Service Mesh、调度、扩缩容、隔离等）构建大规模服务编排与管理体系
Linux 内核开发工程师-2027届
参与 Linux 内核在 AI 集群场景下的性能分析与调优，覆盖 CPU 调度、内存管理、IO 子系统；研究并优化内核网络协议栈，提升大规模集群内东西向网络吞吐与延迟表现；参与定制化 OS 镜像的构建与维护，适配 GPU/RDMA 等异构硬件
MaaS平台研发工程师-2027届
参与MaaS平台的模型服务化能力建设，支持多模型、多版本的管理与发布流程；参与模型部署工具链开发，包括上线流水线、灰度发布、回滚、配置管理等自动化能力；参与推理服务链路的基础优化，协助分析延迟、吞吐、资源利用率等指标并推动改进
AI基础设施研发工程师-稳定性方向
负责Minimax大规模AI推理场景下稳定性技术体系的设计与迭代；负责梳理Minimax主要服务相关的推理框架、模型服务、算力中台、基础设施等各层技术栈以及依赖；负责稳定性相关工具链的开发、迭代以及落地，提升稳定性研发效能
K8S研发工程师 - AI Infra平台方向
参与研发Kubernetes集群管理平台，覆盖集群创建、配置、升级、扩缩容、巡检、回收和灾备演练等生命周期能力；基于Operator/Controller、CRD和声明式API构建自动化控制系统，减少人工操作和环境差异
K8S研发工程师-资源调度
参与研发和优化Kubernetes调度能力，包括队列、配额、优先级、抢占、公平性与资源预留；面向训练任务建设gang scheduling、拓扑感知和大规模作业协同调度能力，减少任务排队与启动失败
云原生平台开发工程师-2027届
参与基于K8S的容器化平台建设与优化；设计和实现CI/CD流水线，推动研发流程自动化；开发CMDB、工单、资源编排等核心平台模块；参与微服务架构下的可观测性体系建设；开发Helm Charts、Operator等K8S生态工具
AI架构师
负责深入行业客户主流AI场景，持续把握AI技术发展趋势，结合客户业务场景和公司AI技术及相关产品，输出AI解决方案和最佳实践，并进行商业化落地；对解决方案的落地进行全程跟踪，确保客户满意度，并对交付质量负责
视频训练研发工程师
参与大规模模型训练框架的设计与研发，优化核心模块性能与系统效率；进行高性能算子的设计与实现，探索计算图与算子融合、内存布局优化等方向；推动分布式训练过程的优化，包括并行策略、混合精度、显存管理等体系设计
IaaS研发工程师-2027届
参与GPU集群资源调度系统的设计与研发；开发服务器全生命周期管理工具；参与裸金属/虚拟化资源池管理平台建设；构建资源运营分析系统，推动集群利用率优化；2027届本科及以上学历，计算机、电子等相关专业
K8S研发工程师-集群管理
参与研发K8s集群管理平台，覆盖集群创建、配置、升级、扩缩容、巡检、回收等生命周期；基于Operator/Controller、CRD和声明式API建设自动化控制能力，减少人工操作与环境差异
云原生可观测系统研发工程师
建设统一的AI可观测平台，包括指标、日志、Trace、事件的采集、处理、存储、查询与可视化能力；建立作业、请求、Agent任务与节点、GPU、Pod、进程、Rank、模型、版本之间的关联
AI基础设施系统研发工程师
参与建设和维护AI基础设施相关平台系统，包括但不限于CMDB、流程引擎、工单系统、故障流转系统、业务资源平台、底层资产平台等；负责平台系统的架构设计、核心模块研发、性能优化与可扩展性改造，提升系统稳定性与工程效率
MaaS平台工程师
负责MaaS平台的设计与开发，构建统一的模型服务化能力；支持模型的部署与服务化，包括多模型、多版本的管理与发布；参与推理服务链路建设与基础优化（如延迟、吞吐、资源利用率等）；设计并实现基础平台能力，如服务管理、简单调度、监控与稳定性保障
SRE运维研发工程师-云原生
负责公司Kubernetes集群及云原生周边系统的日常运维保障、稳定性建设和自动化工具开发；深入分析业务在Kubernetes集群中的部署、运行、资源使用和性能表现，持续跟踪容量、稳定性及资源效率问题
Sandbox 系统工程师（Kernel / OS 方向）
参与 Sandbox 资源层架构设计与实现，统一抽象容器、Kubernetes、虚拟机、浏览器自动化环境、物理机集群等执行资源，提供环境初始化、生命周期管理、资源限额、状态回收和故障隔离能力
AI基础设施研发工程师-稳定性方向
负责Minimax大规模AI推理场景下稳定性技术体系的设计与迭代；负责梳理Minimax主要服务相关的推理框架、模型服务、算力中台、基础设施等各层技术栈以及依赖；负责稳定性相关工具链的开发、迭代以及落地，提升稳定性研发效能
AI Infra 存储高级研发工程师
负责 AI Infra 存储系统的架构设计、核心模块研发与持续演进，包括分布式文件系统、对象存储、缓存及数据加速能力；面向大规模训练和推理场景，优化存储系统的吞吐、时延、并发、可靠性与成本效率
前沿部署工程师（AI行业落地）
深入理解不同行业的核心业务逻辑，识别AI落地的真实卡点，帮助客户规划AI应用路径；基于MiniMax大模型能力，拆解客户需求，输出可落地的行业解决方案，涉及端到端架构设计；确保行业场景产生的真实数据有效回流，成为模型迭代的燃料，并推动数据闭环的技术实现
系统研发工程师-主机/存储方向
构建AI集群的计算与存储管控面系统，涵盖GPU资源管理、调度编排、配置下发、监控告警与运维自动化；深度参与数据面关键模块的开发与优化，聚焦IO路径、存储访问链路，提升大模型训练/推理场景下的吞吐与稳定性
AI架构师
深入行业客户主流AI场景，持续把握AI技术发展趋势，结合客户业务场景和公司AI技术及相关产品，输出AI解决方案和最佳实践，并进行商业化落地；对解决方案的落地进行全程跟踪，确保客户满意度，并对交付质量负责
K8S开发工程师-Devops
参与基于Kubernetes的容器化平台建设、维护与优化，保障集群稳定性与高可用；设计和实现CI/CD流水线，推动研发流程自动化与标准化；开发和维护Helm Charts、Operator等K8s生态工具，提升AI应用的交付效率
机器学习系统研发工程师-2027届
参与MiniMax机器学习平台的研发，设计实现机器学习相关的基础设施、算法框架与工具链，关注研发稳定性与资源利用率；从机器学习系统、云原生、云计算架构等多角度进行技术问题解决和探索；覆盖机器学习系统多个子方向领域的工作，包括资源调度、任务编排、模型训练、模型管理、数据集管理、工作流编排、ML fo…
高性能算子研发工程师
面向前沿的大模型训练与推理场景，设计并实现极致优化的核心算子，深度榨取底层硬件算力；深入研究底层网络与总线架构，开发并调优跨卡（如NVLink/PCIe）与跨机（如RDMA/RoCE）的高性能通信算子，突破分布式计算的通信瓶颈
预训练数据管道工程师
设计并实现预训练数据管道，覆盖数据解析、清洗、过滤、去重、质量评估、分类采样等核心环节；基于Spark构建大规模分布式数据处理任务，优化任务调度、资源使用、吞吐和稳定性；参与文本、音频、视频及多模态预训练数据处理，开发数据处理、合成、筛选和优化算子
系统研发工程师-主机/存储方向
构建AI集群的计算与存储管控面系统，涵盖GPU资源管理、调度编排、配置下发、监控告警与运维自动化；深度参与数据面关键模块的开发与优化，聚焦IO路径、存储访问链路，提升大模型训练与推理场景下的吞吐与稳定性
资源调度工程师（训练/推理）
负责大规模多集群异构资源的管理与调度；负责对LLM训推服务完成编排抽象，持续迭代高效的部署模式；负责与流量调度/任务调度层协作，保障训推资源稳定性以及资源使用效率；负责服务以及集群弹性能力，保障训推服务质量的情况下完成高效的资源流转
K8S研发工程师-集群管理
参与研发K8s集群管理平台，覆盖集群创建、配置、升级、扩缩容、巡检、回收等生命周期；基于Operator/Controller、CRD和声明式API建设自动化控制能力，减少人工操作与环境差异
数据库管理员（DBA）工程师-2027届
参与MiniMax核心业务数据库体系建设，支撑大模型产品、训练平台、推理平台等业务稳定运行；参与数据库高可用、备份恢复、容量治理、性能优化和自动化运维平台建设；建设数据库监控、告警、巡检和故障诊断工具，提升数据库问题发现和恢复效率
MaaS平台工程师
负责MaaS平台的设计与开发，构建统一的模型服务化能力；支持模型的部署与服务化，包括多模型、多版本的管理与发布；参与推理服务链路建设与基础优化，如延迟、吞吐、资源利用率等；设计并实现服务管理、简单调度、监控与稳定性保障等基础平台能力
可观测平台研发工程师-2027届
参与MiniMax面向大模型训练、推理和Agent场景的新一代可观测平台建设；参与指标、日志、Trace、事件等数据采集、存储、查询和分析链路开发；建设硬件、网络、存储、训练作业、推理服务等多层信号的统一观测能力
AI Infra 存储高级研发工程师
负责AI Infra存储系统的架构设计、核心模块研发与持续演进，包括分布式文件系统、对象存储、缓存及数据加速能力；面向大规模训练和推理场景，优化存储系统的吞吐、时延、并发、可靠性与成本效率
推理框架工程师
针对特定端到端推理任务，设计并实现符合零开销极致标准的高性能推理服务；深入底层体系结构，针对特定计算硬件（如GPU等）进行极限性能优化与算力挖掘；主导端到端推理系统架构的前瞻性研究、核心模块开发以及长期的迭代维护
后端开发工程师
负责MiniMax相关业务和工程研发工作；负责核心模块相关需求的技术设计、落地和持续迭代；负责性能、稳定性、工程架构、研发流程的持续优化；为用户提供高性能、易用的平台体验；参与AI Native创新应用后端（海螺视频、海螺文本等）的研发，技术栈为Golang
AI全栈工程师（Agent方向）
负责 MiniMax Agent 相关产品的全栈研发工作，覆盖前端、服务端及部分工具链建设；快速完成 AI 产品 Demo、原型、内部工具和核心功能迭代；与产品、设计、算法团队紧密协作，把模型能力转化为真实可用的产品体验
AI前端工程师（Agent方向）
负责 MiniMax Agent 相关 Web / 桌面端产品的前端研发；参与 AI Agent 交互体验、工作流界面、多模态内容展示等核心模块建设；与产品、设计、服务端、算法团队协作，推动复杂 AI 能力产品化
后端/服务端研发-信任与安全/审核/风控
内容审核系统开发：负责UGC内容安全审核系统的设计与开发，包括文本、图片、音视频等多模态内容的识别与处置链路；风控策略与引擎：设计并实现风控规则引擎、反欺诈/反作弊策略，构建实时与离线风控能力
AI 网关平台研发工程师
负责 AI API 网关平台的后端研发，跟进主流 LLM API 变化，持续完善 OpenAI/Anthropic 兼容接口、Responses API、Chat Completions、Embeddings、Rerank、图像/音频等接口适配能力
预训练数据Pipeline工程师
设计并实现预训练数据Pipeline，覆盖数据解析、清洗、过滤、去重、质量评估、分类采样等核心环节；基于Spark构建大规模分布式数据处理任务，优化任务调度、资源使用、吞吐和稳定性；参与文本、音频、视频及多模态预训练数据处理，开发数据处理、合成、筛选和优化算子
测试开发工程师
负责智能Agent相关的质量保障工作，参与垂类场景Benchmark构建；探索赋能测试场景的Agent设计和建设，创新性解决实际痛点问题；时刻关注AI、LLM领域前沿技术和开源社区，迭代Agent用户场景认知
容器网络研发工程师-2027届
参与 K8S 容器网络方案的设计与实现，覆盖 Underlay 与 Overlay 混合拓扑场景；参与 CNI 插件的研发与性能优化，支撑大规模 GPU 集群网络运行；构建容器网络可观测链路，开发故障定位与性能分析工具
AI算力运维实习生
负责GPU服务器的故障诊断与修复，以及硬件巡检与预防性维护；负责大规模服务器的交付与上架；跟进处理硬件监控与告警，持续提升集群运行效率；根据兴趣和能力，参与运维自动化工具开发（Python、Bash、Ansible）
高可用架构师
负责公司级稳定性体系规划与建设，包括稳定性目标、SLO/SLI、技术标准、治理流程、度量指标和持续改进机制；指导训练、推理、Agent及核心在线业务进行高可用架构设计与演进，覆盖多活容灾、故障隔离、流量调度、限流降级、熔断、弹性伸缩等能力
存储平台架构师
定义存储基础设施的目标架构与演进路径，主导核心技术选型与关键架构决策，并对决策的长期影响承担责任；建立具备推演能力的容量与性能量化模型，对性能目标达成负责，确保存储环节不构成训练效率瓶颈
异构智算平台架构师
定路线：基于数据支撑，建立公司的异构算力技术判断，明确什么卡用在什么场景、以什么代价、边界在哪里，并回答异构能否同集群、能否同任务等尚无定论的问题；建底座：主导统一资源平台的设计与落地，对上层业务屏蔽底层差异，让算力在不同架构间可规划、可计量、可调度
AI服务器（GPU）运维开发实习生-可实习转正
协助进行硬件运营数据的收集与初步分析，参与维护集群硬件稳定性；支持硬件引入与管理的基础工作，参与日常运维任务；参与基础架构的辅助性开发与运维，了解集群建设、网络治理与系统调优；参与AI基础设施辅助工作，包括训练框架调试、推理服务部署支持等
Agent 前端开发实习生
关注AGI前沿技术进展，以技术驱动产品与用户体验进步；参与定义并开发全球领先的AI Agent/AI APP；负责前端功能开发与实现，保障代码质量和交互体验；与团队高效协作，推动产品迭代和技术方案落地
AI基础设施架构师
参与面向AI训练与推理的下一代AI基础设施架构设计与长期演进；重新刻画AI基础设施关键问题的边界，寻找更本质的分析路径；以系统级整体最优为目标进行架构设计，而非局部效率的权衡；从零到一搭建完整复杂架构，推动基础设施层的根本性创新
前端开发工程师
深度参与产品迭代，制定技术方案并评估技术风险，开发实现代码，确保应用快速稳定迭代；基于AI生态打造行业领先的AI前端基础设施及效能工具，构建业界领先的AI应用前端生态体系；熟练掌握JavaScript、CSS、HTML、DOM，对主流前端框架（React/Vue等）至少一种有深入应用，并深刻理解其…
前沿部署工程师FDE（AI行业落地）
行业渗透：理解不同行业的核心业务逻辑，识别AI落地的真实卡点，帮助客户想清楚如何应用AI；方案设计：基于MiniMax大模型能力拆解客户需求，输出可落地的行业解决方案，参与端到端架构设计
AGI 推理引擎—KVCache 存储与缓存加速工程师
设计并实现 KVCache 多级缓存系统（HBM → DRAM → SSD → 分布式存储），构建高命中率、低延迟的缓存管理与驱逐机制；打造 KVCache 的高速数据通路，落地 RDMA、GPU Direct Storage（GDS）、零拷贝等技术，实现 SSD-GPU 的高吞吐、低延迟传输
SRE运维研发工程师-云原生
负责公司 Kubernetes 集群及云原生周边系统的日常运维保障、稳定性建设和自动化工具开发；深入分析业务在 Kubernetes 集群中的部署、运行、资源使用和性能表现，持续跟踪容量、稳定性及资源效率问题
云原生 DevOps 研发工程师-2027届
参与MiniMax云原生DevOps平台建设，支撑研发、训练、推理及业务服务的高效交付；建设CI/CD、GitOps、环境管理、发布系统、配置管理和自动化运维工具链；基于Kubernetes、ArgoCD、Tekton/GitLab CI、Helm等技术提升交付效率和发布稳定性
AI服务端工程师（Mcode/开平）
负责MiniMax Agent与AI App相关产品的服务端研发；参与Agent系统架构、任务调度、上下文管理、工具调用、数据链路等能力建设；与算法、产品、前端、客户端团队协作，推动大模型能力稳定、高效地服务用户
开放平台服务端开发工程师
负责大模型链路核心业务系统的服务端架构设计、开发和维护；参与技术和业务需求评审，输出技术方案，推动方案落地与上线；负责端到端系统性能优化、稳定性建设与故障排查；配合产品、前端、客户端完成联调与交付
AI服务端工程师（Agent方向）
负责MiniMax Agent / AI App相关产品的服务端研发；参与Agent系统架构、任务调度、上下文管理、工具调用、数据链路等能力建设；与算法、产品、前端、客户端团队协作，推动大模型能力稳定、高效地服务用户
AI前端工程师（Agent方向）
负责MiniMax Agent相关Web及桌面端产品的前端研发；参与AI Agent交互体验、工作流界面、多模态内容展示等核心模块建设；与产品、设计、服务端、算法团队协作，推动复杂AI能力产品化
资源调度研发工程师-2027届
参与MiniMax CPU资源调度平台建设，面向大规模K8s集群提升资源利用率和任务运行效率；参与kube-scheduler、Volcano、Koordinator等调度体系的优化与二次开发
K8S开发工程师-DevOps
参与基于Kubernetes的容器化平台建设、维护与优化，保障集群稳定性与高可用；设计和实现CI/CD流水线，推动研发流程自动化与标准化；开发和维护Helm Charts、Operator等K8s生态工具，提升AI应用的交付效率
视频训练研发工程师-2027届
参与大规模模型训练框架设计与研发，优化核心模块性能与系统效率；进行高性能算子的设计与实现，探索计算图与算子融合、内存布局优化等方向；推动分布式训练过程优化，包括并行策略、混合精度、显存管理等体系设计
资源调度工程师（训练/推理）
负责大规模多集群异构资源的管理与调度；负责对LLM训推服务完成编排抽象，持续迭代高效的部署模式；负责与流量调度/任务调度层协作，保障训推资源稳定性以及资源使用效率；负责服务以及集群弹性能力，保障训推服务质量的情况下完成高效的资源流转
K8S研发工程师-资源调度
参与研发和优化Kubernetes调度能力，包括队列、配额、优先级、抢占、公平性与资源预留；面向训练任务建设gang scheduling、拓扑感知和大规模作业协同调度能力，减少任务排队与启动失败
K8S 研发工程师-2027届
参与 MiniMax 大规模 Kubernetes 集群平台建设，支撑训练、推理和在线业务运行；参与 Kubernetes 控制器、Operator、调度、网络、存储、资源隔离等核心能力研发
下一代统一多模态系统工程师
持续研发世界顶级视频生成模型，推动多模态系统能力边界；以统一视角思考多模态理解和生成任务，优化数据、系统工程与模型；定义下一代多模态系统的核心能力，并将其交付给全球用户；广泛利用各种工具解决技术问题，推动工程实践与创新
计算平台前端工程师
负责计算平台前端开发，覆盖模型训练、评测、调度、可视化、监控等核心业务场景，持续打磨平台性能、稳定性与易用性；与算法、后端团队深度共建，从用户视角出发，持续提升计算平台的使用效率与研发体验
计算平台前端工程师
负责计算平台前端开发，覆盖模型训练、评测、调度、可视化、监控等多个核心业务场景，持续打磨平台性能、稳定性与易用性；与算法、后端团队深度共建，从用户视角出发，持续提升计算平台的使用效率与研发体验
Agent测试开发工程师-支付
负责公司级账号体系、支付、套餐与计费的质量保障，覆盖全链路核心场景与端到端验收；设计与实现账号/支付场景的质量保障体系：包括但不限于功能与接口自动化、资金一致性校验、幂等与并发安全验证、异常资金回滚与补偿验证、容量评估、压测、限流降级验证、容灾切换演练等
Agent测试开发工程师-开放平台
设计并实现Token大模型服务的质量保障体系，保障服务稳定性并持续提升服务效果；设计并搭建E2E测试Agent，赋能质量保障全流程；关注AI、LLM领域前沿技术和开源社区，确保测试场景与方案与业界最新动态一致
计算平台前端工程师
负责计算平台前端开发，覆盖模型训练、评测、调度、可视化、监控等多个核心业务场景；持续打磨平台性能、稳定性与易用性；与算法、后端团队深度共建，从用户视角出发，提升计算平台使用效率与研发体验
量化交易基础设施数据工程师（AI训练方向）
搭建高保真量化策略回测模拟环境，生成带时序标签、统计一致性约束和市场微观结构特性的合成策略数据集；设计针对核心量化策略范式（alpha因子合成、统计套利、事件驱动、CTA、ML因子等）的边界测试用例，将正确实现与典型错误配对为训练样本
后端/Server服务端工程师
负责MiniMax Agent / AI App相关产品的服务端研发；参与Agent系统架构、任务调度、上下文管理、工具调用、数据链路等能力建设；与算法、产品、前端、客户端团队协作，推动大模型能力稳定、高效地服务用户
Agent Sandbox 系统工程师
负责Sandbox资源层架构设计与实现，覆盖容器、Kubernetes、虚拟机、浏览器自动化环境、物理机集群等执行资源的统一抽象，提供一致的环境初始化、生命周期管理、资源限额、状态回收和故障隔离能力
数据研发工程师
负责大规模离线数据仓库的模型设计，包括ODS/DWD/DWS/ADS，保障数据一致性、完整性和可追溯性；深入业务场景，作为业务数据BP承接指标口径、数据分析、专题取数、报表建设和数据问题排查等需求，推动数据资产沉淀
MaaS 平台开发工程师
负责 MaaS（Model as a Service）平台的设计与开发，构建统一的模型服务化能力；支持模型的部署与服务化，包括多模型、多版本的管理与发布；参与推理服务链路建设与基础优化（如延迟、吞吐、资源利用率等）
前端工程师（基础架构团队）
负责AI基础架构团队的前端开发，覆盖GPU集群管理、节点运维、资产管理、工单系统等多个业务平台；实现大规模表格/表单、数据可视化仪表盘、网络拓扑图、在线代码编辑器等交互场景，持续优化平台性能与易用性
Agent测试开发工程师-开放平台
负责智能Agent相关的质量保障工作，参与垂类场景benchmark构建；探索赋能测试场景的Agent设计和建设，创新性解决实际痛点问题；时刻关注AI、LLM领域前沿技术和开源社区，迭代Agent用户场景认知
相关搜索词
这些词用于覆盖真实搜索需求，也方便用户继续定位公司、城市、岗位方向和薪资信息。
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