岗位职责
- 主导超大规模推荐系统的核心存储架构设计，构建支持千亿级特征的高性能数据管道，优化实时特征计算（毫秒级延迟）与离线特征处理（PB级吞吐）的混合负载调度；
- 研发新一代多模态特征存储引擎，设计支持稀疏矩阵、时序特征、图的高效存储格式，实现特征数据的版本化管理和跨DC级数据同步；
- 打造智能特征服务平台，集成特征血缘追踪、自动降级熔断、热点数据预取等核心能力，支撑日均千亿次特征查询的稳定服务；
- 探索存储技术前沿，落地向量化检索、持久化内存、异构存储池管理等创新技术，构建支持千卡级GPU集群的特征供给体系；
- 设计面向特征工程的开发框架，实现特征变换、特征注册、质量监控的完整工具链，提升算法团队迭代效率。
职位要求
- 计算机基本功扎实， 精通C++内存模型及性能调优，掌握现代C++特性（C++17/20），深入理解LSM-Tree、B+Tree等存储引擎原理，能针对SSD/NVMe优化存储结构，熟悉RAFT/Paxos等分布式共识算法，有多副本强一致系统开发经验；
- 掌握分布式系统，具备设计百万QPS系统的经验，掌握多级缓存策略、热点分片处理、零拷贝传输等优化手段，熟悉分布式存储系统核心组件（etcd/ZK等）及开源项目（RocksDB/TiKV等），有大规模集群运维经验，能设计智能扩缩容、数据均衡、故障容灾；
- 掌握大数据技术栈，熟悉Flink状态管理及Exactly-Once语义实现，优化过Checkpoint机制，深度使用过HBase/Cassandra等NoSQL系统，调优过Compaction策略和读写路径；
- 主导过日增TB级数据的系统架构设计，具备全链路性能分析和瓶颈定位能力；
- 有开源社区贡献经历或在顶级会议（SIGMOD/OSDI等）发表论文者优先。
