岗位职责
- 优化和设计AI数据湖场景下的多层智能缓存架构和算法，使系统具备缓存动态分级、冷热数据预测、智能数据迁移等能力；
- 分析数据湖查询和AI训练场景的负载特征，构建特征库，支持缓存效果实时反馈、动态优化和应用闭环；
- 撰写技术方案、实验报告及学术论文，参与专利申请；
- 与团队协作，完成和现有系统的对接与测试。
职位要求
- 计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业硕士或博士在读，具备扎实的算法与系统设计基础；
- 精通Python/Java等语言，熟悉TensorFlow/PyTorch框架，掌握强化学习、时序预测等算法；熟悉数据湖架构和存储与加速系统，如阿里云OSS、S
- Alluxio等；
- 完成原型系统开发，经验证效果提升明显，具备生产上线要求，同时完成设计、测试等文档的编写和整理；
- 发表CCF-A类或者领域内顶级会议、期刊论文，并申请相关专利。
