阿里云阿里云智能-存储研发专家-AI领域-计算存储通道
任职要求
1、编程基本功扎实，熟悉数据结构和算法，熟悉Python、C/C++ 编程和多线程编程； 2、熟悉 DPDK、Run-to-Completion、Kernel Bypass、用户态网络协议、RoCE RDMA、DPU 卸载等高性能软硬件技术…
工作职责
1、负责计算存储通道服务的数据面研发，在 CIPU、BlueField DPU、物理机 Host 等各类硬件平台中，构建计算产品访问存储产品的虚拟通道，通过DPU卸载、高性能软件架构、软硬件协同优化、与存储层协同优化等方法，持续提升通道服务的安全、性能、成本、灵活性、可观测可运维性，在超大规模部署中放大技术价值并沉淀新想法融入下一代CIPU、DPU 的需求定义和设计； 2、负责计算存储通道服务的管控面研发，在智算、通用计算、Serverless 计算等丰富的计算产品中，支持对多种 Serverless、多租的存储产品的访问管理（包括通道设备管理、访问控制、租户隔离、QoS 管理等等），构建统一灵活、高可用、大规模的中心管控服务，与数据面、计算端 Guest OS 和容器平台深度融合的单机管控链路，以及智能的数据分析链路； 3、深入学习和理解 AI 智算、数据湖仓、搜索推荐广告、云原生中间件等业务场景中的存储访问需求，与计算和存储产品团队协作，提供有竞争力的产品新功能和架构方案设计，并推动解决方案的落地；
1. 存储和 AI infra 研发，开发和调优高性能通信框架，包括多线程任务调度、零拷贝内存管理、多协议自适应 RPC 等，聚焦云存储（EBS/OSS/DFS/CPFS）与 AI 智算场景的网络基础设施，主导下一代高效稳定的存储网络技术体系构建。 2. 主导 DPDK 和 RDMA 技术栈的深度优化和落地，在不同业务的不同网卡&交换机环境中，进行网络库的适配、集成、性能调优，突破单机业务吞吐瓶颈，降低平均和长尾延迟。 3. 开发基于 BF3 的智算网络加速方案，实现高带宽低延迟大规模 AI 数据流处理。 4. 参与建设网络框架监控、智能运维体系，在保障网络高性能的同时，兼顾可控、可靠、可视化。
参与阿里云文件存储客户端的全栈研发工作，包括但不限于： 1.分析和优化客户端用户态和内核软件栈，从吞吐、IOPS和Latency角度充分发挥硬件和网络能力，不断优化高性能下的 CPU 和内存消耗； 2.优化客户端软件栈架构，使其可以快速适配各类操作系统，并能充分利用X86/ARM体系架构的不同特性，发挥出软件的极致性能； 3.参与从计算侧到服务端的全链路 trace 建设和完善，结合操作系统内核、FUSE等相关组件，建设准确高效的I/O全链路观测体系。
1. 负责高性能并行文件系统中，新型存储介质、RDMA 网络相关性能分析工具开发和性能验证； 2. 结合存储硬件演进，负责并行文件系统的存储引擎在性能、成本、稳定性多维度的持续优化； 3. 与硬件团队合作进行软硬件结合设计，负责相关的存储软件设计和性能优化。
1. 深入理解基于NAND的固态硬盘（SSD)，基于SCM介质的Persistent Memory (PMEM)的原理，架构，控制器/固件实现，以及相应主机端驱动和操作系统IO软件栈的架构和实现，针对阿里云业务场景，架构 / 设计 / 开发相关产品，满足阿里数据中心对于新型SSD和PMEM的需求。 2. 深入理解存储业务应用，对分布式文件系统、块存储、对象存储、文件存储、以及大数据平台进行深入分析，了解阿里业务情况与用户需求，制定低成本，高性能的存储软硬件技术和产品的发展路线。 3. 与工业界、学术界密切接触，跟进新研究、开发状态，结合阿里业务发展，规划未来阿里存储软硬件产品，以及相应软硬件架构的路线图，推进存储平台的标准化，发表文章和专利，树立国际影响力。 4. 与服务器架构团队密切配合，规划机型，并落地针对块存储/对象存储/冷存储/大数据存储等各类软硬件产品。