快手大模型存储工程师/专家
任职要求
1、本科及以上学历，计算机相关专业，存储领域 3 年以上工作经验； 2、熟练掌握 Java/Go 至少一种，具备优秀的编码能力，对工程质量有很高的自我要求； 3、熟悉 Fuse 用户态文件系统、分布式缓存系统（如 Alluxio/JuiceFS/GooseFS/JindoFS）等； 4、有强烈…
工作职责
团队介绍： 7 亿快手用户每天都在生产百 PB 级的数据，需要被长期地记录下来，这些数据包括媒体数据、用户及业务的画像与行为数据、大模型的样本与训练数据等，这些都属于快手的高价值数字资产。存储团队的职责，就是以极高的性价比为快手和用户保障数据的稳固。 随着 AGI 时代的临近，存储的边界也在被重新定义，目前我们正处于存储发展的关键时期，这是一个充满技术挑战与行业影响力的机会，如果你对分布式存储系统、分布式缓存系统或性能优化充满热情，欢迎加入我们，一起应对高复杂业务场景，驱动技术发展，创造行业价值。 1、负责存储相关组件的设计与开发，服务于大模型训练及推理场景，包括模型分发、KV Cache、并行 IO 优化等，提高核心性能指标； 2、负责设计和实现面向海量数据的分布式缓存，综合利用本地内存、本地 SSD 以及远端存储系统（对象存储/HDFS）等进行数据的存储和迁移管理，实现「近计算端缓存+远端大容量存储」的一体化分级系统； 3、负责设计和实现高效、易用的数据访问接口，实现和推理框架、引擎的无缝对接； 4、负责存储与缓存的接入、管理、运维、监控，确保稳定性。
1.负责大模型专用存储系统的设计研发，围绕大模型训练/推理场景构建一体化分层存储架构，无缝对接大模型训推框架：； 2.架构设计与场景适配：通过系统性逻辑分析拆解大模型存储瓶颈，结合训推场景的数据流特征，设计分层存储架构，解决数据流转效率与一致性问题； 3.推理性能极致优化：面向推理场景，通过全链路IO瓶颈的逻辑分析，结合CXL、RDMA、GPU Direct等高速互联技术，设计极致IO路径，实现数据高效传输，持续优化TTFT、TBT、并行吞吐等核心性能指标，解决推理延迟与并发瓶颈； 4.训练场景稳定性保障：面向训练场景，通过对万卡接入、爆发式流量的模式分析与逻辑建模，设计高可靠、高吞吐的存储服务方案，解决长周期训练中的数据稳定性与性能波动问题。
1.负责大模型专用存储系统的设计研发，围绕大模型训练/推理场景构建一体化分层存储架构，无缝对接大模型训推框架：； 2.架构设计与场景适配：通过系统性逻辑分析拆解大模型存储瓶颈，结合训推场景的数据流特征，设计分层存储架构，解决数据流转效率与一致性问题； 3.推理性能极致优化：面向推理场景，通过全链路IO瓶颈的逻辑分析，结合CXL、RDMA、GPU Direct等高速互联技术，设计极致IO路径，实现数据高效传输，持续优化TTFT、TBT、并行吞吐等核心性能指标，解决推理延迟与并发瓶颈； 4.训练场景稳定性保障：面向训练场景，通过对万卡接入、爆发式流量的模式分析与逻辑建模，设计高可靠、高吞吐的存储服务方案，解决长周期训练中的数据稳定性与性能波动问题。
1.负责大模型专用存储系统的设计研发，围绕大模型训练/推理场景构建一体化分层存储架构，无缝对接大模型训推框架：； 2.架构设计与场景适配：通过系统性逻辑分析拆解大模型存储瓶颈，结合训推场景的数据流特征，设计分层存储架构，解决数据流转效率与一致性问题； 3.推理性能极致优化：面向推理场景，通过全链路IO瓶颈的逻辑分析，结合CXL、RDMA、GPU Direct等高速互联技术，设计极致IO路径，实现数据高效传输，持续优化TTFT、TBT、并行吞吐等核心性能指标，解决推理延迟与并发瓶颈； 4.训练场景稳定性保障：面向训练场景，通过对万卡接入、爆发式流量的模式分析与逻辑建模，设计高可靠、高吞吐的存储服务方案，解决长周期训练中的数据稳定性与性能波动问题。
大模型推理的成本与效率是行业核心挑战，而 KV Cache 管理是突破瓶颈的关键。本岗位将主导构建下一代 LLM 推理存储架构，融合算法优化、系统调度与硬件感知能力，打造高弹性、低成本、高可用的推理基础设施，支撑公司核心大模型业务的规模化落地。 1. 负责设计和实现面向大规模推理的存储系统，深度融合推理引擎，构建从显存、本地内存至分布式冷存储的全局多级存储池； 2. 基于特征识别实现数据的智能调度与分布管理，推动计算存储分离、弹性资源池等核心能力落地，建立高扩展、高可靠的推理存储系统底座； 3. 定义存储与推理引擎间的统一数据访问抽象层，通过零侵入式接口设计实现计算存储解耦，为多级缓存、预取调度等高级策略提供标准化支撑； 4. 建立 KV Cache 资源评估与治理体系，通过数据驱动的方式识别优化空间，在保障服务品质的前提下持续降低推理成本、提升资源 ROI； 5. 联合上下游团队，深入 KV Cache 全栈优化和技术攻关，建立端到端 KV Cache 系统； 6. 跟踪学术界与工业界 KV Cache 最新进展，推动量化、压缩、调度等创新技术在大规模生产环境中的落地。