大模型存储研发工程师（校招）

团队介绍 7 亿快手用户每天都在生产百 PB 级的数据，包括媒体数据、用户画像、大模型样本等，这些都是快手的高价值数字资产。存储团队的职责，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，存储的边界正在被重新定义——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、分布式缓存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。 职位描述： 参与大模型训练及推理场景下的存储组件设计与开发，包括模型分发、KV Cache、并行 I/O 优化等，提升核心性能指标； 参与分布式缓存系统的设计，综合利用本地内存、本地 SSD 及远端存储（对象存储/HDFS），实现「近计算端缓存+远端大容量存储」的一体化分级系统； 参与设计和实现高效、易用的数据访问接口，实现与推理框架/引擎（如 vLLM、PyTorch）的无缝对接； 参与存储与缓存系统的接入、管理、运维、监控，确保系统稳定性。 任职要求： 本科及以上学历，计算机科学与技术、软件工程等相关专业，25/26 届毕业生； 熟练掌握至少一种主流编程语言（Java/Go/C++ 等），具备扎实的编码能力、数据结构和算法基础； 有分布式存储/缓存系统相关的项目或实习经验，了解 Fuse、Alluxio、JuiceFS、Ceph、GooseFS、JindoFS 等至少一种技术； 对底层系统技术有浓厚兴趣，具备快速学习、分析和解决问题的能力，自驱力强； 良好的团队沟通与协作能力，对工程质量有自我要求。 加分项 熟悉主流机器学习框架或推理引擎（如 PyTorch、vLLM）者优先； 有大模型推理存储优化（如 KVCache 相关优化）经验或研究兴趣者优先； 有开源社区贡献或个人技术博客者优先。