AI存储研发工程师-Data

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为AI存储领域的专家，主导系统架构设计
• 跨领域扩展：转向AI计算框架或云原生存储方向
• 管理路线：从技术负责人逐步发展为团队主管
• 设计并开发AI存储加速系统，优化KV Cache、Checkpoint等组件，提升AI训练与推理性能
• 探索并落地前沿AI计算技术，包括推理框架集成和强化学习框架优化
• 将AI融入研发流程，通过AI Coding和智能诊断提升工程效率
• 精通C/C++/Python之一，熟悉分布式系统和存储协议
• 了解NVMe、RDMA等高性能硬件，掌握分布式一致性协议如Raft
• 对AI模型推理、训练和强化学习有深入理解

申请策略

• 在面试中展现对AI存储技术深度的思考，例如KV Cache的优化策略
• 了解字节跳动在AI基础设施方面的布局，提前准备相关洞见
• 突出分布式存储或高性能计算相关项目经验
• 展示C/C++或Python的系统级编程能力，以及优化性能的案例
• 如有AI模型推理/训练经验，需重点描述
• 补充学习NVMe、RDMA等协议和Mooncake等存储系统
• 动手实践SGLang或vLLM推理框架，理解其内部机制

面试指南

• 先明确系统约束（如延迟、吞吐、一致性要求），再提出架构方案，最后讨论权衡
• 结合具体项目经历，说明遇到的问题和解决思路，突出系统性思考
• 请设计一个KV Cache系统，如何保证高性能和一致性？
• 如何优化分布式训练中的Checkpoint保存与恢复？
• RDMA在AI存储中有哪些应用场景？与传统网络相比有何优势？
• 你如何理解AI Agent对存储系统的需求？
• 复习分布式系统经典论文（如Raft、Paxos）和存储系统原理
• 准备1-2个性能优化案例，包括瓶颈分析和改进效果