字节跳动
训练推理一体化存储研发高级工程师-Data
训练推理一体化存储研发高级工程师-Data
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
分布式系统
TCP/IP
存储系统
HDFS
Rocksdb
Raft
Kv Cache
AI 估算 · 35k–60k
字节跳动高级工程师，北京，存储研发方向薪资竞争力强，按市场水准估算。
职位详情
关于这个职位
该职位负责设计并实现面向推荐/广告大模型的多层级存储系统，优化KV Cache命中率以加速推理，并建设EB级通用用户行为数据存储方案
工作核心在于利用多种介质（显存、内存、磁盘、HDFS）构建近计算缓存与远端存储的一体化分级系统，与业务团队协作实现端到端性能加速
适合有分布式系统经验、精通C/C++/Java并热爱存储优化的技术人才
最低要求
年以上相关领域开发经验，扎实的编程能力，精通C/C++/Java中的一种
对分布式系统的架构和原理有比较深入的了解
优秀的发现和解决问题能力，良好的沟通能力，具备团队合作精神
工作职责
负责设计和实现面向推荐/广告大模型推理和训练的多层级存储系统，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）等多种介质进行数据的存储和迁移管理，实现近计算缓存和远端大容量存储的一体化分级系统
负责优化推荐大模型KV Cache命中率，从推理框架、流量调度、多级缓存等多个系统维度入手定制化优化策略，和业务方协作完成端到端推理性能加速
负责建设搜广推通用用户行为数据存储，设计和实现离在线EB级别行为数据的统一存储、IO、近端Cache解决方案，支撑EB级别训练和推理数据，提供高可用保障，在离在线混合负载下，高吞吐和低延时能力的分布式存储系统
优先资格
拥抱开源，有开源项目经历，对前沿技术有浓厚的热情和探索欲望
熟悉Paxos/Raft等分布式一致性算法
熟悉分布式事务模型，熟悉常见存储引擎RocksDB、Redis底层代码
熟悉操作系统底层知识，有TCP/IP、IO等系统调优经验
AI 洞察
优缺点分析
- 参与字节跳动核心推荐系统，处理海量数据与高并发场景，技术挑战大、积累含金量高
- 团队技术氛围浓厚，有机会接触前沿的AI基础设施和开源社区
- 公司平台大、薪资福利优厚，职业发展空间广
- 技术深度要求高，需要同时掌握分布式系统、存储、网络等多方面知识
- 业务压力大，大模型推理优化需要快速迭代，可能面临高强度工作节奏
- 团队内部竞争激烈，需要持续学习前沿技术
- 适合对分布式存储有浓厚兴趣、具备扎实系统编程能力、渴望在大平台解决高难度问题的技术人才
角色解读
- 技术方向：从存储工程师发展为分布式存储领域专家，参与核心基础设施设计
- 业务方向：深入理解推荐/广告系统，成为AI基础设施架构师
- 管理方向：可逐步带团队，成为技术主管或架构师
- 设计和实现多层存储系统，融合显存、内存、磁盘、HDFS等多种介质
- 优化大模型推理中的KV Cache命中率，提升推理速度
- 建设EB级别的用户行为数据存储方案，支撑离在线混合负载
- 与业务团队协作，进行端到端性能调优
- 精通C/C++或Java，编程能力扎实
- 深入理解分布式系统原理和架构
- 熟悉分布式一致性算法（Raft/Paxos）及常见存储引擎（RocksDB、Redis）
- 具备操作系统、TCP/IP、IO调优经验
申请策略
- 在简历中明确列举与存储相关的具体项目，量化性能提升成果
- 关注字节跳动技术博客和开源项目，提前了解团队技术方向
- 突出分布式存储或相关系统的项目经验，尤其是多层存储、缓存优化、性能调优案例
- 展示扎实的C/C++或Java编程能力，可附上代码库或开源贡献
- 强调对Raft/Paxos、RocksDB、Redis等技术的掌握程度
- 深入学习RocksDB的底层实现和调优参数
- 补充操作系统IO栈和网络协议栈知识
- 了解推荐/广告系统的大致流程，理解数据存储的业务上下文
面试指南
- 系统设计题：先明确需求（数据规模、延迟要求、成本约束），再分层设计，说明每层选型理由
- 优化题：从瓶颈定位开始，列举可能的优化点（缓存、并行、压缩等），结合实际案例
- 原理题：清晰解释概念，结合项目经验说明如何应用
- 请设计一个多层级存储系统，考虑不同介质的读写特性
- 如何优化KV Cache命中率？从哪些维度入手？
- 解释Raft协议的主要流程，以及在分布式存储中的应用
- 如何保证EB级数据存储的高可用和高吞吐？
- 描述一次你遇到的分布式系统性能瓶颈及解决过程
匹配度报告
69
综合匹配度
顶尖大厂核心推荐存储岗，前沿技术栈，薪资优厚，但工作强度较高。
适合人群
适合追求技术成长、高薪资的发展型求职者，对于WLB要求高者需谨慎。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值60
薪资福利匹配
85较高
字节跳动薪资待遇处于行业领先水平，福利齐全，但具体薪资未在JD中披露，稳定性高。
薪资信号未披露 (35K-60K/月)
成长发展匹配
90较高
该岗位技术前沿，涉及大模型推理存储优化，成长空间大，团队鼓励技术创新。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、KV Cache、分布式存储、HDFS、RocksDB、Redis、Raft
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
北京现场办公，互联网大厂通常工作强度较高，但JD未提及WLB，无法判断。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
60中等
参与核心推荐系统，对用户体验有较大影响，但未特别强调社会使命。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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