AI Infra 存储高级研发工程师

我们正在建设面向大规模 AI 训练与推理的存储基础设施。该岗位将负责高性能、可扩展、可靠的分布式存储系统研发，解决海量数据供给、训练数据加速、模型Checkpoint与推理数据访问等核心问题。 岗位职责

1. 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。
2. 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。
3. 深入理解 GPU/CPU/网络/存储协同机制，构建高效的数据读写链路，提升训练和推理集群整体资源利用率。
4. 负责模型 Checkpoint、训练数据集、特征数据及推理数据等场景的存储方案设计与落地。
5. 参与存储系统的容量规划、稳定性建设、性能诊断和故障治理，保障大规模生产环境稳定运行。
6. 与计算、网络、平台及算法团队协作，沉淀标准化接口、工具链和最佳实践。

任职要求

1. 计算机或相关专业本科及以上学历，5 年及以上存储、分布式系统或云基础设施研发经验。
2. 扎实掌握操作系统、计算机网络、并发编程、数据结构与算法等基础知识。
3. 熟悉分布式存储系统原理，具备文件系统、对象存储、块存储或缓存系统的设计和研发经验。
4. 熟练使用 C/C++、Rust、Go 中至少一种语言，具备高质量工程代码和系统调优能力。
5. 熟悉 Linux I/O 栈、网络协议及性能分析工具，能够独立定位复杂性能和稳定性问题。
6. 具备良好的系统性思维、跨团队协作能力和技术推动力。 加分项 有 AI 训练/推理基础设施、GPU 集群或大规模数据平台建设经验。 熟悉 Ceph、HDFS、JuiceFS、Lustre、Alluxio、NVMe-oF、RDMA、SPDK 等一种或多种相关技术。 有高性能网络、用户态存储、内核开发或存储引擎优化经验。 有超大规模集群运维、容量治理、成本优化或混合云存储实践。 参与过开源存储项目，或在分布式系统、存储相关领域有技术沉淀与影响力。