存储架构师（AI 方向）(J13547)

• 职位定位：
• 作为核心技术专家，负责面向AI/HPC（高性能计算）场景的存储系统架构设计与
• 演进，解决大模型训练、推理过程中的数据 I/O（输入输出）瓶颈，打造高性能、
• 高扩展性、成本最优的 AI 基础设施底座。
• 岗位职责：

1. AI 存储架构需求及架构定义： 负责 AI 业务下存储系统的整体架构需求细化

和架构定义，结合 AI 业务提供业务数据布局、数据分层及流动优化策略。

1. 性能优化： 深入分析 AI 训练（如 Checkpoint 保存、数据加载）和推理场景

• （如 prefill，decode）的 I/O 特征，针对性地优化存储协议、系统接口、RDMA
• 工作机制和设计、缓存策略及数据排布，将 GPU 利用率提升至极致。

1. 技术攻坚： 重点主导解决推理场景中的存储容量和访存优化问题，优化推理

• 场景下的临时数据和持久化数据的缓存和分层存储策略，降低推理任务中数据等
• 待的时间占比以及提供高性价比的推理存储解决方案。

1. 生态融合： 对主流 AI 框架（如 TensorFlow、PyTorch）和数据编排框架有

深入了解，能够设计和实现高性能的数据集加速和缓存方案。

1. 技术选型与落地： 负责与存储硬件（NVMe、持久内存、DPU）和 DMA(包

括 RDMA)相关的协同工作场景定义及软件接口开发和调优。

1. 前沿探索： 跟踪存储前沿技术（如存算一体、DPU/SPARK 卸载、KVcache

• 设计及优化等），结合业务规划演进路径，保持技术的行业先进性。
• 任职要求：

1. 基础经验： 计算机相关专业本科及以上学历，10 年以上存储领域工作经验，

5 年以上 AI/HPC 存储架构经验。

1. AI 业务理解：深度理解 AI 业务运行模式、特别是精通 AI 业务运行过程中

• 如何使用存储设备和存储系统，深度理解 AI 业务尤其是推理流程中的 I/O 模型对
• 存储分层的管理和调度，有实战解决“存储墙”问题的成功案例，有 RDMA 编程经
• 验者优先。

1. 硬件视野： 熟悉最新的存储硬件趋势（如 NVMeSSD、智能网卡/DPU 等）

，能够通过软硬件协同设计提升存储效率和性价比。

1. 加分项：

• o 有 IC 设计开发背景，最好是参与设计过大规模存储业务芯片。
• o 有云原生存储（如 Rook， Longhorn）经验者优先。
• o 在国际顶会（FAST、FMS、OSDI 等）发表过论文或有相关专利者优先。