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高性能分布式存储工程师

moonshot · 南山区, 广东, 中国; 海淀区, 北京市, 中国

External listingfull-time20 days ago

About The Role

【使命】 在AGI浪潮中,我们致力于打造大模型时代的极致数据底座。我们的目标不是简单的“存数据”,而是通过软硬协同的底层突破,将存储转化为决定AI成本与体验的核心竞争力,让每一次推理与训练都快且便宜。 【我们要做什么】 1. 研发面向大模型推理服务的高性能KVCache存储系统,解决海量增长的上下文长度和推理并发请求数下的成本与性能问题。 2. 深度配合推理业务,在存储架构和推理业务之间寻找出最佳协同设计,持续不断优化和支撑模型推理对存储的需求。 3. 深度应用各种高性能技术,挑战硬件的物理性能极限。 【希望你具备】 1. 扎实的 C++/Rust/Go 编程能力,熟悉多线程、无锁、异步、内存管理、性能分析(Perf、eBPF)等有较深理解。对代码的品味有所追求。 2. 高性能技术应用经验,在 IOUring、NVME、SPDK、RDMA 方面有实践经验和深入理解,知道不少坑,自己也踩过坑。 3. 对业界主流的存储系统有丰富的实战经验(Ceph、3FS、RocksDB、LevelDB、Tikv、Redis等) 或具备大规模自研分布式存储系统工程经验。 4. 有广宽的视野,追踪工业界前沿技术,对学术界创新思路保持敏感。理解 LLM 推理原理,不把自已局限为单纯的“码农”。 5. 做事主动性强,责任心重,对工作内容不过度设立边界,对问题有刨根问底的毅力。

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