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
1. 基于对AI应用创新全链路业务理解，搭建企业级数据仓库主题模型体系，构建离线/实时数据模型，统一支撑核心数据产品和系统，为业务提供分析决策支持； 2. 参与从数据采集、存储、计算到查询应用的端到端的海量数据处理架构设计和开发，如批流一体、数据湖、OLAP等； 3. 负责面向业务目标的数据建模和分析工作，制定符合业务特点的解决方案并推进落地实施； 4. 不断探索行业内最新的大数据解决方案，提升算力、降低成本、拓展多元数据服务能力。
1. 基于对AI应用创新全链路业务理解，搭建企业级数据仓库主题模型体系，构建离线/实时数据模型，统一支撑核心数据产品和系统，为业务提供分析决策支持； 2. 参与从数据采集、存储、计算到查询应用的端到端的海量数据处理架构设计和开发，如批流一体、数据湖、OLAP等； 3. 负责面向业务目标的数据建模和分析工作，制定符合业务特点的解决方案并推进落地实施； 4. 不断探索行业内最新的大数据解决方案，提升算力、降低成本、拓展多元数据服务能力。
架构设计与技术引领 负责企业级数据库系统中存算分离架构的整体设计与落地，推动传统数据库向云原生、弹性伸缩、高可用方向演进。 深入理解存储层（如分布式文件系统、对象存储、块存储）与计算层（如SQL引擎、事务处理、查询优化）的解耦机制，构建高效、低延迟、高并发的数据访问路径。 主导存算分离架构下的性能调优、资源隔离、弹性扩缩容、故障恢复等关键技术攻关。 核心技术攻关 解决存算分离场景下的数据一致性、缓存一致性、元数据同步、跨节点事务处理等核心难题。 优化远程数据访问（Remote Data Access）性能，包括RDMA、零拷贝、智能预取、数据本地性调度等。 探索新型存储介质（如NVMe SSD、持久内存PMem）在存算分离架构中的高效利用。 产品与平台化建设 参与或主导数据库产品（如自研云原生数据库、HTAP系统、分布式数据库）的架构演进，推动存算分离能力产品化。 构建存算分离架构下的监控、诊断、运维平台，提升系统可观测性与稳定性。 技术生态与协作 与基础设施团队（网络、存储、云平台）紧密协作，优化底层资源调度与数据流动效率。 跟踪国内外主流存算分离数据库（如Snowflake、Google BigQuery、AWS Aurora、TiDB Cloud、OceanBase等）的技术动态，输出技术洞察与演进建议。 指导中初级工程师，推动团队技术能力提升。 标准与规范制定 制定存算分离架构下的设计规范、性能评估标准、容灾方案等，确保系统长期可维护性。
在这里， 你将有机会与业界技术牛人一起玩转PB级数据传输、存储、计算、分析； 你将有机会与技术达人一起构建企业级数据仓库； 你将与我们一起建设数据应用产品与数据分析体系； 你将是vivo数据中台建设的一分子。 你将与我们一起专注于如下工作： 1、参与相关技术方案的设计与评审，制定与业务方案相匹配的技术方案，并确保方案有效落地； 2、与其它项目团队高效协作，与设计师进行讨论和沟通，给最终用户交付高质量的软件产品与服务； 3、参与营销、供应链、财务、研发等大数据应用产品的技术开发； 4、参与并使用最先进的架构设计理念和方法，通过前、中、后台技术实现业务方案在系统中落地； 5、参与相关产品的迭代改进、架构设计、性能调优、功能优化、体验优化等工作。