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.负责 Linux 内核，虚拟化，容器方面的研发工作； 2.负责 Linux 内核、虚拟化定制化研发工作，提升产品竞争力； 3.负责宿主机和客户机上Linux内核的性能优化和问题定位方面的工作。
1.负责大数据平台的架构设计、开发和优化。优化计算引擎性能，对分布式存储做访问加速优化； 2.能深入分析和优化湖仓计算引擎查询性能，包括动态连接重排序、动态分区剪枝、自动处理数据倾斜和动态优化等； 3.负责分布式存储系统的管理和优化，提升数据访问性能，特别是在存算分离场景下的数据读写访问优化与加速； 4.提高大数据作业的调度和执行效率，包括对Apache Iceberg、Apache Hudi等湖仓关键技术的深入应用和优化； 5.在持续优化系统性能的同时，能确保系统的高可用性和稳定性。
工作职责： 1、负责大模型平台的架构设计和核心功能研发，构建云原生架构，设计高可用、高性能的微服务体系； 2、负责构建面向大模型全流程的DevOps，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、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、GPU虚拟化、存储&网络加速等手段，提升GPU集群使用效率； 4、将平台和框架结合，通过任务调度、弹性容灾、性能优化等措施端到端提升AI生产效率，涉及k8s/kubeflow、网络通信、分布式训练等； 5、优化各AI平台性能，提升系统稳定性和可扩展性，保障大规模并发场景下的服务质量与用户体验； 6、持续研究分析业内创新AI平台产品，优化技术方案，改进产品功能，提升创新能力与产品体验。