长江存储
cSSD系统工程师(J14494)
cSSD系统工程师(J14494)
发布于 大约 13 小时前普通员工/个人贡献者
武汉市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
Linux内核
Nvme
Pytorch
Windows驱动
国产操作系统
存算一体
性能分析
Ai Ssd
AI 估算 · 15k–25k
武汉SSD系统工程师岗位，要求精通内核和AI场景，技术门槛较高，长江存储为行业龙头，薪资竞争力强，预估15-25K/月。
职位详情
关于这个职位
该职位负责AI SSD特性的研究与定义，深入分析AI PC及移动端负载特征，定义下一代消费级SSD的AI加速特性
同时需要针对多操作系统（Windows/Linux/国产OS）进行行为分析与性能优化，搭建自动化测试环境并定位系统瓶颈
适合对存储技术、内核开发和AI场景有浓厚兴趣的工程师
最低要求
教育背景：计算机、电子工程、自动化等相关专业本科及以上学历
核心技能：
）精通Windows或Linux内核原理，熟悉块设备层、文件系统层及IO调度机制
）有国产操作系统（统信、麒麟等）内核开发、驱动移植或深度适配经验者优先
）熟悉NVMe协议标准，了解SSD内部架构（FTL, NAND Flash特性）
AI场景经验：
）了解主流AI框架（PyTorch, TensorFlow, ONNX Runtime）的IO行为特征
）有AI PC、大模型本地部署相关的存储性能优化经验者优先
工具与语言：
）熟练掌握C/C++/Python进行系统级开发或脚本编写
）熟练使用性能分析工具（Perf, VTune, Wireshark, Fio, Iometer等）
软性素质：
）具备敏锐的技术洞察力，对AI与存储结合的前沿趋势有浓厚兴趣
）优秀的逻辑分析能力和复杂问题定位能力
工作职责
AI SSD特性研究与定义：
）深入分析AI PC及移动端场景下的负载特征（如大模型推理、本地训练数据读写），分析定义下一代消费级SSD的AI加速特性与性能指标
）研究存算一体、近数据处理（PIM）等新技术在消费级SSD中的应用可行性，并主导相关特性的系统级验证
多操作系统行为分析与优化：
）Windows/Linux：深入理解NVMe驱动栈、文件系统（NTFS, ext4, XFS, Btrfs）与SSD控制器的交互机制，针对AI高并发、低延迟场景进行系统级性能调优
）国产操作系统适配：负责SSD产品在统信UOS、麒麟等国产操作系统上的兼容性测试、驱动适配及性能优化，解决内核态与用户态的交互瓶颈，确保符合信创标准
系统级性能评估与问题定位：
）搭建基于Windows、Linux及国产OS的自动化测试环境，设计针对AI负载的专项测试用例（如QPS、首字延迟、吞吐量稳定性）
）利用Trace工具（如Windows WPR/WPA, Linux ftrace/perf, eBPF）深入分析IO路径，定位系统层、驱动层及固件层的性能瓶颈与异常
跨部门协作：
与固件团队、硬件团队合作，将系统层的需求转化为固件算法策略（如GC策略、磨损均衡、SLC Cache管理），以提升AI场景下的用户体验
优先资格
有国产操作系统（统信、麒麟等）内核开发、驱动移植或深度适配经验者优先
有AI PC、大模型本地部署相关的存储性能优化经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿：结合AI与存储，涉及大模型本地部署和存算一体等热门方向，技能积累价值高
- 行业龙头：长江存储是国内存储芯片领军企业，平台稳定，项目资源充足
- 深度技术栈：能深入Linux/Windows内核、NVMe协议和固件算法，成为系统级专家
- 技术复杂度高：需要同时掌握操作系统内核、存储协议和AI框架的IO特征，学习曲线陡峭
- 国产OS适配任务繁重：统信UOS、麒麟等生态尚不成熟，可能面临频繁的兼容性修复
- 跨部门协作多：需要与固件、硬件团队频繁沟通，对协调能力要求高
缺点 / 挑战
- 适合对存储技术有浓厚兴趣、喜欢深入底层系统优化、愿意挑战AI与存储交叉领域的工程师
角色解读
- 从系统工程师向技术专家发展，深入存储与AI交叉领域，成为SSD架构师或技术负责人
- 积累多操作系统内核优化经验，可转向系统软件架构或云计算存储方向
- 参与前沿技术（存算一体、PIM）研究，有机会引领行业标准制定
- 研究AI场景下的存储负载特征，定义下一代消费级SSD的AI加速特性与性能指标
- 针对Windows/Linux/国产OS进行内核级IO优化，解决AI高并发、低延迟场景下的性能瓶颈
- 搭建自动化测试环境，设计AI负载专项测试用例，并利用Trace工具定位系统层性能问题
- 与固件和硬件团队协作，将系统需求转化为固件算法策略，提升用户体验
- 精通Windows或Linux内核原理，熟悉块设备层、文件系统及IO调度机制
- 熟悉NVMe协议、SSD内部架构及FTL算法
- 掌握C/C++/Python，熟练使用性能分析工具（Perf, VTune, eBPF等）
- 了解AI框架（PyTorch, TensorFlow）的IO行为特征，有AI存储优化经验优先
申请策略
- 在简历中强调对前沿技术的关注，比如存算一体或PIM，展示技术热情
- 准备一个自己解决的复杂IO性能问题的案例，清晰描述分析思路和解决方案
- 突出内核开发或驱动优化经验，特别是Windows/Linux IO路径相关的项目
- 展示对NVMe协议和SSD内部架构的理解，如果有FTL或GC优化经历要详细描述
- 强调AI场景下的存储性能优化案例，如大模型加载、训练数据IO调优
- 列出使用的性能分析工具和实际解决的性能问题，体现问题定位能力
- 补充国产操作系统（统信UOS、麒麟）的编译、驱动部署和性能测试经验
- 深入学习eBPF、ftrace等内核追踪工具，以及Windows WPR/WPA的使用
面试指南
- 结构化分析：从应用层→文件系统→块设备层→驱动→固件，逐步定位问题
- 结合具体工具：说明使用什么工具（如ftrace、Wireshark）捕获了哪些指标，如何解读
- 量化结果：陈述优化前后的性能数据（如延迟降低百分比、IOPS提升）
- 请解释NVMe协议中Queue Pair的工作原理，以及如何在驱动层优化IO队列深度
- 描述一次你使用Perf或eBPF定位Linux内核IO性能瓶颈的经历
- AI大模型推理时，SSD的读写模式有什么特点？如何针对性地优化GC策略？
- 国产操作系统与Windows/Linux在存储驱动适配上有哪些常见差异？如何解决？
- 如果SSD的写延迟突然增高，你会如何从系统层逐层排查？
职位点评
65
综合评分
技术前沿、成长空间大、社会意义强，但工作强度未知且无弹性办公。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合重视技术成长和行业前景、愿意投入时间深入底层系统创新的求职者，但对工作生活平衡有较高要求者需谨慎。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展85
工作生活40
使命价值75
薪资福利
60中等
长江存储作为行业龙头，薪资具有竞争力，但JD未明确薪资福利，估算为15-25K/月+14薪，属于武汉中上水平，综合补偿性动机满足度中等。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
85较高
职位涉及AI SSD前沿技术、多系统内核优化和国产OS适配，技术栈深度和广度兼具，成长空间大，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈NVMe、AI SSD、存算一体、PIM、eBPF、国产操作系统
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD未提及弹性工作或远程办公，武汉办公室要求现场办公，且高性能存储行业通常有一定加班强度，生活化动机满足度较低。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
存储芯片国产化属于信创核心领域，具有国家战略意义，同时AI SSD推动技术进步，社会价值较高，意义感动机满足度较好。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号确保符合信创标准
创新程度开拓性创新（行业首创）
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