岗位职责
- 理解 AI 工作负载特性并针对 AI 场景设计并落地存储系统的性能优化方案，包括高并发小文件访问、Checkpoint 高吞吐写入、模型文件并发加载等关键路径的优化。
- 负责文件系统核心索引系统的研发，参与数据路径和元数据路径的技术方案设计和研发，支持推理和 agent 业务需求下的规模、性能、成本持续优化。
- 负责分布式文件系统的稳定性和质量，包括但不限于系统的模块可观测性、FaultTolerance、确保数据正确性和系统稳定性。
- 参与各种复杂业务场景的分布式文件系统的设计与研发，实现和完善系统高可用、高可靠、高性能设计。
- 参与 AI 重塑研发流程的实践，包括利用 AI 辅助代码审查、测试用例生成、故障根因分析、性能回归检测等，提升研发效能与系统质量。
职位要求
- 编程基本功扎实，精通C/C++，熟悉至少一门脚本语言。
- 5年以上云计算、互联网、 IT 开发相关工作经验，熟悉传统企业级文件系统、分布式文件系统或各类存储引擎者优先，包含但不限于 Ext
- HDFS, GFS, Lustre, GPFS, Ceph, GlusterFS, RocksDB等。熟悉 AI/ML 工作负载的存储访问模式，具备面向 AI 场景做存储优化的经验者优先。
- 具备 AI 工程化实践经验，熟悉 AI 工具/Agent 提升研发效率、自动化运维、智能故障排查等工程实践。
- 有强烈技术热情和好奇心，自驱力和学习力强，尤其是 AGI 相关技术。
- 具备良好的分析与解决问题的能力、沟通以及团队合作能力。
- 喜欢挑战性的技术研发工作，善于攻坚克难，有创新热情，积极乐观，坚韧抗压，结果导向，能够持续推动问题的解决和突破。
