高级工程师，分布式存储、高性能计算与人工智能基础设施
岗位摘要
设计多PB级AI/ML存储系统；集成WekaFS、Ceph等技术；主导容量规划与成本优化（通过分层、生命周期策略、规模调整实现30-50%的成本节约）；设计/优化RDMA、InfiniBand、400GbE网络；针对最大吞吐量和最低延迟进行调优；实施NVMe-oF/iSCSI；排查瓶颈；优化存储相…
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岗位职责
- 设计多PB级AI/ML存储系统；集成WekaFS、Ceph等技术；主导容量规划与成本优化（通过分层、生命周期策略、规模调整实现30-50%的成本节约）
- 设计/优化RDMA、InfiniBand、400GbE网络；针对最大吞吐量和最低延迟进行调优；实施NVMe-oF/iSCSI；排查瓶颈；优化存储相关的TCP/IP协议
- 构建Kubernetes存储操作器/控制器；实现自动化配置、自助服务抽象、多租户隔离、配额管理；创建可复用的Helm/Terraform模式
- 为每个GPU节点提供10-50 GB/s的吞吐量；优化缓存（权重/数据集/检查点）、并行文件系统和数据路径；使用性能分析工具进行故障排除；将系统扩展至数千个节点
- 构建多层缓存（本地NVMe、分布式、对象存储）；优化数据局部性和模型权重分布；实施智能预取/淘汰策略
- 实施监控、告警和服务水平目标；设计灾难恢复/备份方案及操作手册；进行混沌工程；通过主动/自动化修复确保99.9%以上的运行时间
- 与ML/SRE团队合作；指导存储最佳实践；为开源项目做出贡献；编写文档、事故报告并公开分享经验
任职要求
- 8年以上存储工程经验，其中3年以上管理多PB级分布式存储系统的经验
- 拥有为GPU/HPC集群部署和运营高性能存储的可靠记录
- 在生产环境中具备深厚的Kubernetes和云原生存储经验
- 熟练掌握Go和Python编程，具备构建生产级工具的能力
- 拥有计算机科学、工程学学士/硕士学位，或同等的实践经验
- 具备技术领导力历史：设计过能显著提升性能（>3倍）、可靠性（99.9%+运行时间）或成本效益的系统
福利待遇
- 混合工作模式：每周在阿姆斯特丹办公室工作2天
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