快手并行文件系统/缓存加速研发专家

1、面向海量文件场景，提供高可靠、高可用、高性能的分布式文件系统服务； 2、解决分布式文件存储元数据管理、存储引擎、稳定性、性能上面临的各类挑战； 3、探索新一代分布式存储架构的设计及演化，保证低延迟和高吞吐。

1、面向海量文件场景，提供高可靠、高可用、高性能的分布式文件系统服务； 2、解决分布式文件存储元数据管理、存储引擎、稳定性、性能上面临的各类挑战； 3、探索新一代分布式存储架构的设计及演化，保证低延迟和高吞吐。

底层推理基础设施建设：负责 GPU / TPU 集群管理、异构资源调度与高性能网络优化 实现弹性伸缩、自动修复与多机多卡高效并行。推理引擎深度优化：基于 vLLM、TensorRT-LLM、DeepSpeed-Inference、Pagoda 等框架进行分片并行、张量并行、量化（FP8 / INT4）与编译优化。算法 × 工程协同：与算法工程师联合设计离线训练、在线推理的完整链路，推进模型版本管理、灰度发布、回滚与 A/B 测试，确保模型效果与系统稳定性的双重 SLA。高性能存储与缓存：架设高速并行文件系统或 KV-Store，优化 KV-Cache 热点、RDMA / RoCE 网络，降低 I/O 与通信开销。Observability & SRE：构建完整的 Metrics / Tracing / Logging 体系（Prometheus、Grafana、Jaeger、Loki），定义 SLO / SLI 并实施容量规划。技术前瞻与研究：持续跟踪新硬件（H100, MI300, Grace Hopper）、编译器（TVM, XLA, One-Inference）与调度算法，推动架构演进。

-负责大规模分布式存储产品，大数据存储AFS，缓存存储rapidfs的研发 -负责百度集团离线大数据存储系统的运维工作 -负责下一代大数据融合存储，分布式缓存存储的研发工作 -负责前瞻技术的跟踪调研和技术创新