快手分布式KV系统研发高级工程师

1、负责构建统一的跨多云、混合云的存储多活服务，针对存储系统的数据传输、按地域分布、多活等需求，提供可扩展、易维护的中间件服务； 2、负责在标准存储之上的增强、中间件服务，深入理解业务场景需求，针对性的为不同业务场景提供最合适的中间件方案； 3、构建跨云、跨云下云上的服务整体容灾方案，从CDN、服务降级、存储容灾等视角提供多云环境的容灾能力。

团队介绍：推荐架构团队支撑字节跳动旗下多款APP产品，如抖音、今日头条、番茄小说、西瓜视频、剪映等推荐系统架构的设计和开发，保障系统的稳定和高可用，致力于抽象系统通用组件和服务，建设推荐中台、数据中台；关于在线服务，在这里你有机会参与大规模机器学习在线预估框架的研发与优化，也有机会参与模型训练与调度等相关问题的研究与突破，解决系统瓶颈，降低成本开销；如你对大数据感兴趣，在这里也有机会参与通用实时计算系统的开发、构建统一的推荐特征中台，为推荐业务实现先进的消重、计数、特征服务等；我们期待热爱技术的你加入，一起创造更多可能。 1、负责设计和实现面向推荐/广告大模型推理和训练的多层级存储系统，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）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； 2、负责优化推荐大模型KV Cache命中率，从推理框架、流量调度、多级缓存等多个系统维度入手定制化优化策略，和业务方协作完成端到端推理性能加速； 3、负责建设搜广推通用用户行为数据存储，设计和实现离在线EB级别行为数据的统一存储、IO、近端Cache解决方案，支撑EB级别训练和推理数据，提供高可用保障，在离在线混合负载下，高吞吐和低延时能力的分布式存储系统。

1.负责腾讯云对象存储基础COS和AI存储等领域的设计和研发工作； 2.负责腾讯云对象存储服务COS产品内部组件的研发和优化； 3.负责腾讯云对象存储服务COS的支撑平台设计、研发、优化及稳定性相关工作。

负责阿里集团、阿里云战略级产品SLS研发，在日增数百PB级的超大规模实时数据之上，挑战从“经典可观测性”向“AI Native 基建”的跨越。通过实时采集、索引、存储、语义检索和分析等技术，实时处理每日数百PB海量数据，并针对AI应用场景进行特定优化，提供智能、自动化数据检索和分析服务。加入该岗位，您将有机会在国内超大规模的实时日志平台上，打造新一代的AI基础设施。 1. 定义下一代 AI 数据基座： 基于现有海量日志平台，重构面向 Agent Runtime 的数据基础设施，解决高吞吐写入与低延迟语义检索共存的工程难题； 2. 构建 Data + AI 飞轮： 研发高性能的数据清洗与向量化流水线，从数据中实时化萃取高质量数据，构建AI存储和检索系统，通过构建数据反馈回路，使模型和Agent持续进化； 3. 超大规模系统攻坚： 维护并演进日处理百 PB 级数据的实时平台，在极致的成本与性能约束下，探索存算分离、混合索引等前沿技术落地。