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阿里云智能-AI Infra存储研发专家-北京
阿里云智能-AI Infra存储研发专家-北京
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公存储技术
存储技术
Ai Infra
Kvcache
分布式存储
存储引擎
软硬协同
性能分析与优化
非易失性介质
值不值得投
薪资怎么样
6.2万
比存储技术中位数高
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 4100 个在招 · 其中存储技术 9 个
市场机会
选择适中
北京 · 存储技术 · 19 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位隶属于阿里云智能 AI Infra 团队，负责面向 AI 训练与推理场景的存储系统核心链路研发，涵盖高速闪存、非易失性介质与海量磁盘上的存储软件设计，以及 KVCache 加速、分布式存储引擎的架构设计与性能优化
你还需要参与新介质与新硬件体系结构的评估，通过软硬协同把存储做到高性能、低延迟，并保障线上业务稳定
最低要求
计算机及相关专业本科学历，5 年以上分布式存储系统开发和测试经验
熟练使用 C/C++/Python 语言进行分布式存储系统软件开发
熟悉 KVCache 技术、分布式存储技术、软硬协同技术开发等技术与方法，在上述某些技术方面有过实践与经历
熟悉性能分析技术、软件开发相关工具，善于使用自动化工具解决问题
学习能力强，有技术热情和好奇心，具备良好的分析解决问题的能力以及团队合作能力，具备良好的沟通能力
善于攻坚克难，喜欢挑战性的技术研发工作，能够驱动技术问题的解决和突破，坚韧抗压
能够持续沉淀方法论，不断提升自我
工作职责
参与并负责 AI Infra 存储系统核心数据链路的设计、开发工作，包括面向高速闪存、非易失性介质、海量磁盘介质的存储系统软件设计与开发
深入云存储业务场景，针对训练加速、推理 KVCache 加速、大数据分析、海量存储、高性能低延迟场景进行存储系统架构设计、性能优化、效能提升、软硬协同设计与优化
参与新存储介质、新硬件体系结构、技术架构的分析评估、性能分析与存储技术方法的研究与开发
参与与负责分布式存储系统、核心存储引擎问题的定位与解决，保障线上业务稳定
AI 洞察
优缺点分析
优点
暂无明确优点
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- AI Infra 是当前投入最集中的技术方向，存储又是训练与推理效率的关键瓶颈，技术价值与话语权较高
- 岗位同时覆盖 KVCache、新存储介质、软硬协同等前沿议题，技术视野宽
- 云存储是成熟的大规模生产系统，能接触真实的海量数据与线上稳定性挑战
- 处在云智能集团核心业务线，技术成果有机会直接产品化落地
- 门槛较高，要求 5 年以上分布式存储经验并对 KVCache、软硬协同有实践，需要较深的底层功底
- JD 明确提到“坚韧抗压”“喜欢挑战性的技术研发工作”，攻关期工作强度可能较大
- 存储问题往往横跨软硬件与多个团队，排查链路长、定位周期久
- 适合有分布式存储或存储引擎背景、热爱底层系统与性能优化、愿意在 AI 基础设施方向长期深耕的工程师
- 可在阿里云技术专家序列上持续深耕存储内核与软硬协同，逐步成长为领域技术负责人
- 存储是 AI 算力基础设施的关键环节，积累的能力可迁移到智算平台、数据库内核、硬件协同等方向
- 有机会参与新介质与新架构的前沿研究，沉淀专利、论文与方法论
- 负责 AI Infra 存储系统核心数据链路的设计与开发，覆盖高速闪存、非易失性介质、海量磁盘等多种介质上的存储软件
申请策略
暂无内容
面试指南
暂无内容
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