机器学习平台存储研发工程师-Data AML

关于这个机会

1、负责机器学习系统存储相关组件的设计和开发，服务于各方向场景（NLP/CV/Speech等）的模型训练、模型评估和模型推理； 2、设计和实现面向训练/推理场景的多层级存储系统，综合利用显存、本地内存、分布式内存/磁盘、远端大容量存储系统（HDFS/对象存储）等多种介质进行数据的存储和迁移管理，实现「近计算缓存+远端大容量存储」的一体化分级系统，高效数据流动； 3、负责Kubernetes场景下多级存储系统的接入、管理、运维、监控，确保稳定性； 4、负责多机房、多地域、多云场景的系统搭建和容灾，优化跨集群的数据摆放。

任职要求

1、熟练掌握Linux环境下的C++/Go/Python/Shell等1至2种以上语言； 2、熟悉Kubernetes架构和生态，熟悉PV/CSI等云原生容器存储技术，有丰富的机器学习系统实践和开发经验； 3、掌握分布式系统原理，参与过分布式系统的设计、开发和维护； 4、有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分； 5、有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力，能够快速响应并采取行动； 6、有良好的工作文档习惯，按要求及时撰写、更新工作流程及技术文档。 加分项 1、熟悉至少一种主流的机器学习框架/推理引擎（例如vLLM/SGLang/PyTorch）； 2、有大模型推理/训练相关的技术落地经验； 3、熟悉分布式缓存系统（例如Alluxio、JuiceFS、GooseFS、JindoFS）等； 4、熟悉NVLink、RDMA、NCCL、GPU Direct等技术。

内推申请说明

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