新华三
AI存储解决方案工程师(J19093)
AI存储解决方案工程师(J19093)
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公解决方案
解决方案
Ai存储
分布式存储
售前技术支持
大模型基础设施
客户需求分析
解决方案架构
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
AI风口下的核心解决方案岗，技术前沿、平台稳固，侧重能力成长与挑战应对
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
2.8万
比解决方案中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 290 个在招 · 其中解决方案 18 个
市场机会
选择面较广
北京 · 解决方案 · 约 210 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责规划与设计面向大模型训练、推理及政企Agent等场景的AI存储解决方案
需深入理解AI基础设施架构与分布式存储技术，通过需求调研、方案设计及生态合作，解决客户痛点并推动项目商业化落地，同时支持市场拓展与技术宣讲
最低要求
学历与专业：本科及以上学历，计算机、软件工程、电子信息、大数据、人工智能等相关专业优先
工作经验：具备3年及以上存储或AI领域工作经验，有解决方案经验的优先
专业能力：熟悉分布式存储主流存储架构，了解存储协议、分布式架构、数据冗余、容灾备份、性能优化、AIops等关键技术
熟悉AI大模型训练、推理业务流程，了解GPU算力集群、算力调度、AI数据预处理、海量数据集等场景需求和基础设施架构
综合能力：具备良好的客户沟通、需求拆解、逻辑分析及文档撰写能力，能够独立完成需求调研、客户交流、方案输出和技术宣讲
素质要求：工作认真负责、主动性强，具备良好的团队协作意识，对AI和存储行业有浓厚兴趣，愿意持续深耕行业技术
工作职责
负责AI存储解决方案规划、设计与落地，针对大模型训练和推理、Token工厂、政企Agent等场景，输出有竞争力的AI场景存储解决方案，包括技术趋势分析、需求调研、解决方案设计、市场项目支撑、生态合作等
结合AI行业技术趋势、大模型产业发展现状、存储技术迭代方向，梳理AI场景的存储痛点，持续优化解决方案竞争力，输出解决方案文档
跟踪行业竞品的AI存储方案、产品特性，结合公司产品优势，打造差异化AI存储解决方案，助力市场拓展和产品商业化落地
对接政企、运营商、互联网、金融、教育科研等客户，参与需求调研、场景分析、技术交流、方案输出等工作，联动产品、研发、销售、交付团队，推动项目落地和闭环
对接上下游生态合作，包括解决方案联合开发、商业模式合作、生态适配等
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI与大模型爆发的风口，技术栈前沿，职业含金量高
- 依托新华三行业龙头地位，接触大量头部政企及互联网大客户，资源丰富
- 解决方案角色兼具技术与商务属性，复合型人才成长路径清晰
- AI技术迭代极快，需持续高强度学习以保持方案先进性
- 项目落地周期长，需协调多方资源，对项目管理能力要求极高
- 适合具备扎实存储技术背景，同时对AI前沿应用充满热情，且擅长与客户沟通的技术型专家
缺点 / 挑战
- 面对客户时需兼顾技术深度与商业说服力，沟通压力大
角色解读
- 纵向深化：成为AI基础设施领域的顶级专家或首席解决方案架构师
- 横向拓展：转向更广泛的云原生架构、数据中心整体解决方案管理
- 商业转型：凭借对客户业务的深刻理解，向售前总监或业务线负责人发展
- 针对大模型训练/推理等前沿场景，设计并落地高性能AI存储解决方案
- 深入挖掘政企、互联网等客户的存储痛点，提供定制化技术架构建议
- 协同内部产研销团队及外部生态伙伴，推动解决方案的商业化落地与项目闭环
- 进行竞品分析与技术趋势研究，保持方案的市场竞争力
- 精通分布式存储架构、协议及性能优化技术，具备深厚的底层技术功底
- 深刻理解AI大模型基础设施，包括GPU集群、算力调度及海量数据处理流程
- 具备优秀的方案编写、技术宣讲及客户需求拆解能力，能独立面对客户
- 拥有跨部门协作及生态资源整合能力，推动复杂项目落地
申请策略
- 准备1-2个完整的从需求调研到方案落地的端到端案例，面试时重点阐述
- 关注新华三在AI存储领域的最新产品动态（如UniStor系列），体现对公司的了解
- 突出展示过往设计的复杂存储解决方案案例，特别是涉及高性能计算或大数据的场景
- 强调对AI基础设施（如GPU集群存储瓶颈解决）的具体实践与成果
- 量化展示在提升方案竞争力、促成项目落地或客户满意度方面的贡献
- 深入研究RDMA、NVMe-oF等高速网络存储技术在AI场景的应用
- 补充对主流AI框架（PyTorch/TensorFlow）数据加载机制的理解
- 提升PPT制作与技术演讲技巧，增强方案呈现的感染力
面试指南
- STAR法则：情境(Situation)-任务(Task)-行动(Action)-结果(Result)，重点突出个人在其中的关键作用
- 技术+业务双视角：既展示技术深度，又强调该技术如何解决客户业务痛点及带来商业价值
- 对比分析法：通过竞品对比，凸显自身方案在性能、成本、易用性或生态兼容性上的独特优势
- 请分享一个你主导过的最具挑战性的存储解决方案案例，你是如何设计并落地的？
- 在大模型训练场景中，存储IO瓶颈通常出现在哪里？你会如何优化？
- 如何向非技术背景的客户解释分布式存储的价值？
- 面对竞品低价策略，你的差异化解决方案优势体现在哪里？
- 复习分布式存储核心原理（一致性哈希、纠删码、多副本等）及其在AI场景的适用性
职位点评
薪资福利78
成长发展88
工作生活65
使命价值75
薪资福利
78中等
作为超大型企业的核心业务岗位，薪资水平处于市场中上，福利体系完善，稳定性较高，能满足较好的补偿性动机。
薪资信号市场水准 (2.0千–3.5万/月)
成长发展
88较高
岗位直接关联AI大模型这一前沿技术领域，要求持续跟踪最新技术趋势，技能成长空间巨大，发展性动机满足度很高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI存储、大模型、分布式存储、GPU算力集群、AIops
业务类型profit_center
工作生活
65中等
传统IT大厂通常要求现场办公，且解决方案岗位需频繁对接客户与内部团队，工作节奏较快，WLB一般，但相比初创公司仍有一定规范性。
工作模式未明确
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
75中等
服务于国家数字化转型及AI基础设施建设，具有显著的行业社会价值和技术推动作用，意义感动机满足度较高。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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