岗位职责
- 负责机器学习系统存储相关组件的设计和开发，服务于各方向场景（NLP/CV/Speech等）的模型训练、模型评估和模型推理；
- 设计和实现面向训练/推理场景的多层级存储系统，综合利用显存、本地内存、分布式内存/磁盘、远端大容量存储系统（HDFS/对象存储）等多种介质进行数据的存储和迁移管理，实现「近计算缓存+远端大容量存储」的一体化分级系统，高效数据流动；
- 负责Kubernetes场景下多级存储系统的接入、管理、运维、监控，确保稳定性；
- 负责多机房、多地域、多云场景的系统搭建和容灾，优化跨集群的数据摆放。
职位要求
- 熟练掌握Linux环境下的C++/Go/Python/Shell等1至2种以上语言；
- 熟悉Kubernetes架构和生态，熟悉PV/CSI等云原生容器存储技术，有丰富的机器学习系统实践和开发经验；
- 掌握分布式系统原理，参与过分布式系统的设计、开发和维护；
- 有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分；
- 有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力，能够快速响应并采取行动；
- 有良好的工作文档习惯，按要求及时撰写、更新工作流程及技术文档。 加分项
- 熟悉至少一种主流的机器学习框架/推理引擎（例如vLLM/SGLang/PyTorch）；
- 有大模型推理/训练相关的技术落地经验；
- 熟悉分布式缓存系统（例如Alluxio、JuiceFS、GooseFS、JindoFS）等；
- 熟悉NVLink、RDMA、NCCL、GPU Direct等技术。
