主分类：数据库与存储系统研发
辅助：AI训练推理与计算优化（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job_title": "AI存储研发工程师-Data",
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"responsibilities": "1、负责AI存储加速系统（如KV Cache/Checkpoint/RL）的设计、开发与维护，持续提升系统在性能、成本、弹性、可靠性与易用性等方面的能力；\n2、负责AI计算生态的前沿技术探索与工程化落地，包括推理框架（如SGLang/vLLM）、强化学习框架（如AReal/veRL）、AI Agent等，推动AI存储更高效地支撑计算生态；\n3、推动AI深度融入研发，包括AI Coding、智能诊断、数据洞察等，提升整体研发效率与工程质量。",
"requirements_text": "1、对大模型推理、训练、强化学习、AI Agent等方向有浓厚兴趣，并愿意在该领域长期深耕；\n2、具备扎实的计算机基础，具备良好的编程能力和编程规范，熟悉C/C++/Python/Go之一；\n3、熟悉分布式一致性协议（如Raft），熟悉NVMe、RDMA、HBM等协议和硬件，了解常见存储开源系统（如Mooncake存储系统/Redis/Ceph/RocksDB等）；\n4、学习能力强，自驱、专注、善于拆解复杂问题并推动工程落地，愿意思考问题本质，具备质疑精神。\n\n加分项\n1、具备大模型推理/训练经验；\n2、有高性能计算/网络/数据库/云原生背景。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"Redis",
"强化学习",
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"fulltext": "AI存储研发工程师-Data\n职位描述\n1、负责AI存储加速系统（如KV Cache/Checkpoint/RL）的设计、开发与维护，持续提升系统在性能、成本、弹性、可靠性与易用性等方面的能力；\n2、负责AI计算生态的前沿技术探索与工程化落地，包括推理框架（如SGLang/vLLM）、强化学习框架（如AReal/veRL）、AI Agent等，推动AI存储更高效地支撑计算生态；\n3、推动AI深度融入研发，包括AI Coding、智能诊断、数据洞察等，提升整体研发效率与工程质量。\n\n职位要求\n1、对大模型推理、训练、强化学习、AI Agent等方向有浓厚兴趣，并愿意在该领域长期深耕；\n2、具备扎实的计算机基础，具备良好的编程能力和编程规范，熟悉C/C++/Python/Go之一；\n3、熟悉分布式一致性协议（如Raft），熟悉NVMe、RDMA、HBM等协议和硬件，了解常见存储开源系统（如Mooncake存储系统/Redis/Ceph/RocksDB等）；\n4、学习能力强，自驱、专注、善于拆解复杂问题并推动工程落地，愿意思考问题本质，具备质疑精神。\n\n加分项\n1、具备大模型推理/训练经验；\n2、有高性能计算/网络/数据库/云原生背景。\n1、负责AI存储加速系统（如KV Cache/Checkpoint/RL）的设计、开发与维护，持续提升系统在性能、成本、弹性、可靠性与易用性等方面的能力；\n2、负责AI计算生态的前沿技术探索与工程化落地，包括推理框架（如SGLang/vLLM）、强化学习框架（如AReal/veRL）、AI Agent等，推动AI存储更高效地支撑计算生态；\n3、推动AI深度融入研发，包括AI Coding、智能诊断、数据洞察等，提升整体研发效率与工程质量。\n1、对大模型推理、训练、强化学习、AI Agent等方向有浓厚兴趣，并愿意在该领域长期深耕；\n2、具备扎实的计算机基础，具备良好的编程能力和编程规范，熟悉C/C++/Python/Go之一；\n3、熟悉分布式一致性协议（如Raft），熟悉NVMe、RDMA、HBM等协议和硬件，了解常见存储开源系统（如Mooncake存储系统/Redis/Ceph/RocksDB等）；\n4、学习能力强，自驱、专注、善于拆解复杂问题并推动工程落地，愿意思考问题本质，具备质疑精神。\n\n加分项\n1、具备大模型推理/训练经验；\n2、有高性能计算/网络/数据库/云原生背景。",
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