岗位职责：
1.负责ai infra存储方向性能分析，探索推理框架kvcache与存储系统的深度集成，优化大模型推理性能；
2.推动存储与大模型加速相关的生态建设，包括接口标准化和系统间互操作性，设计和实施ai infra中kvcache和存储的软硬结合解决方案；
3.负责持续跟进llm前沿技术和开源方案，结合存储完成场景化分析，并落地存储产品，提升存储智能化竞争力。
职位要求：
1.计算机科学、软件工程或相关专业，有ai工程优化经验；
2.熟悉主流aigc算法模型原理，熟悉llm/cv/nlp/推荐系统等业务场景的系统和原理；
3.熟悉业界常用的大语言模型推理加速框架，如vllm.tensorrt-llm、orca、llama.cpp等；
4.具备分布式系统的研发经验，有优化系统性能问题的能力和经验，有以下一个或者多个条件者优先：
1）有超大规模模型研发经验，涉及数据、训练、部署、评估等相关工作；
2）具有大规模模型服务部署、优化经验；
3）了解主流llm模型，熟悉tensorrt-llm、orca、vllm并有llm模型训推加速经验；
4）熟悉主要云厂商的ai infra解决方案，有分布式计算和存储项目经验。