职位描述 我们关注并负责建设高效、稳定的AI基础设施，为超大规模的分布式训练/推理提供低延迟、高吞吐以及高性价比的I/O链路优化及分布式存储方案。 1. 集团十万卡级别的混合云AI基础设施内的I/O链路优化，支撑大模型、搜推广等训练推理场景的海量小文件及超大吞吐读写等I/O需求； 2. 紧密结合集团基础设施，探索存算分离、存算一网等网络架构下最优的存储架构，以及跨DC的存储同步与全球数据编排； 3. 探索面向transformer模型架构（LLM\多模态等）的kv-cache大容量、超低延迟的存储与缓存设计，通过RDMA、多级缓存等技术，与计算引擎联合CoDesign，探索下一代“以存代算”和“以存强算”的I/O模式；

职位要求 1. 计算机相关专业本科及以上学历，熟悉C++、Golang，具备良好的算法与数据结构基础，有分布式存储、分布式缓存相关经验优先； 2. 熟悉RDMA等高性能网络编程技术，DPDK/SPDK等用户态开发技术相关经验优先； 3. 熟悉Alluxio，JuiceFS，3FS等开源分布式存储/缓存技术，有开源项目开发经验等优先； 4. 了解训练与推理引擎的IO需求，有相关引擎侧调优经验者优先；