长鑫存储存储工程师(企业级数据架构方向) I Storage Engineer(J16081)
任职要求
1. 存储领域专家级知识 精通SCSI/iSCSI/FC协议栈原理，掌握NVMe-oF架构设计要点，熟悉Ceph/MinIO等SDS技术生态 深度理解存储芯片（QLC/PLC）及SCM（傲腾）介质特性对架构设计的影响 2. 多厂商设备驾驭能力 具备三年以上多品牌存储（Dell EMC/华为/Pure Storage）混管经验，能独立完成跨厂商LUN迁移及性能调优 掌握Brocade Fabric OS级交换机高级调优技巧，具备SAN网络分区（Zoning）安全审计能力 3. 资质认证 EMC D-UN-DY-23或华为HCIE-Storage认证，Pure Storage PCAP/NetApp NCIE专家认证持有者优先 具备GDAT（数据架构师）认证或CDMP（数据管理专家）资质者加分 4. 智能运维 熟练使用Promethe…
工作职责
1. 智能存储架构设计 主导混合云环境下的SAN/NAS融合架构设计，制定跨品牌存储资源池化方案 设计基于AI的FC SAN网络动态路径优化系统，实现Brocade 720级交换网络智能负载均衡，端到端延迟波动≤0.5ms 2. 生产级存储SLA保障 构建存储健康度数字系统，通过实时IO热力图分析实现存储性能瓶颈提前72小时预警（检测准确率≥98%） 主导多厂商存储固件升级制定零停机滚动升级方案，确保关键业务可用性≥99.999% 3. 灾备韧性体系建设 设计跨地域存储双活（HyperMetro+SRDF同步复制）与CDP持续数据保护混合方案，达成核心系统RPO=0且RTO≤180秒的军工级可靠性标准 建立灾备剧本库，通过模拟全链路故障，验证TB级Oracle RAC集群分钟级恢复能力
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。
【职位描述】 1、设计和实现机器学习平台业务系统, 包括工具链/组件等AI基础设施, 落地业务功能需求； 2、高效优化和部署 计算机视觉、语音识别、语音合成、自然语言处理 等业务模型； 3、与公司各算法部门深度合作, 分析业务性能瓶颈和系统架构特征, 软硬件结合优化, 实现极致性能。
1. 负责万亿级别QPS的分布式缓存/存储集群，支撑公司所有产品线的业务需求； 2. 设计、研发高可用、高性能的缓存/存储架构和中间件，应对弹性扩缩容，秒级故障自动切换，异地多活，分布式事务等极具挑战性的工作内容和方向； 3. 优化系统性能，深入内核，提升基础服务相关资源的使用率，增加系统稳定性，保障业务运行； 4. 设计并研发自动化运维平台，提升运维质量和效率，探索运维自动化和智能化技术和方向。
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