腾讯云存储高级研发工程师（北京/深圳/上海/成都）
任职要求
1.至少精通C/C++/GO其中一门编程语言，深入理解操作系统和网络基本原理，具备扎实的数据结构和算法基础； 2.具备分布式系统研发经验，…
工作职责
1.负责分布式存储相关方向的技术研发以及运营，打造业界领先的超大规模存储系统； 2.不断丰富产品功能，提升产品竞争力，满足不同行业客户的业务诉求； 3.持续优化系统服务质量，提升系统性能，降低运营成本，为客户提供稳定可靠的云存储服务。
-建设面向AI场景的检索引擎（多维分析、文本检索、向量检索、多模检索等） -负责计算引擎：包括但不限于SQL解析规划器，查询优化器，分布式执行研发和优化 -负责存储引擎：包括单机执行引擎，资源调度，列式存储、存算分离等模块的研发和优化 -负责各集群服务稳定性保障和客户支持
1、云产品稳定性保障，风险巡检：客户云产品稳定性、体验相关事项治理，产品风险巡检，故障的应急跟进与处理； 2、客户技术专项处置与支持：复杂、疑难问题/技术方案/活动护航保障/产研共建专项主导与管理工作； 3、排查问题，管控体验：高效排查解决产品技术售后问题，在服务过程中关注客户体验提升、有效管控客情； 4、专精客户行业，技术沉淀：提炼客户行业技术服务方案，沉淀内部技术文档，持续提高公共云/混合云各行业最佳实践能力；
1、云产品稳定性保障，风险巡检：客户云产品稳定性、体验相关事项治理，产品风险巡检，故障的应急跟进与处理； 2、客户技术专项处置与支持：复杂、疑难问题/技术方案/活动护航保障/产研共建专项主导与管理工作； 3、排查问题，管控体验：高效排查解决产品技术售后问题，在服务过程中关注客户体验提升、有效管控客情； 4、专精客户行业，技术沉淀：提炼客户行业技术服务方案，沉淀内部技术文档，持续提高公共云/混合云各行业最佳实践能力；
大模型具备很强的泛化及理解世界能力，在小红书内的众多生产场景遍地开花，大模型的训练和部署已成为许多算法工程师的日常。在多团队、多业务频繁使用的大规模GPU集群上，如何能够通过高效的GPU调度策略，使大家不仅能丝滑地完成训练及部署任务，同时也能充分激发大规模GPU集群的效能，是行业公认的关键挑战。在这里，你可以聚焦LLM场景，接触到超大规模GPU集群，并使用真实负载数据进行深入分析及技术探索。欢迎加入我们，一起探索领先技术改变世界！ 工作职责： 1、负责万卡规模GPU集群效能分析及优化，通过调度策略优化、在离线混部、集群调度、GPU虚拟化、故障快速恢复、存储&网络加速等手段，提升大规模GPU集群的整体使用效率。 2、负责构建面向大模型训练、微调、推理、部署全流程LLMOps，与下游云原生平台深度融合，支撑大模型在公司内各业务生产链路稳定高效地落地。 3、持续关注业界最新的GPU资源调度相关技术动态，探索建设业界领先的资源调度策略及方法，构建下一代大规模AI资源调度系统。