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分布式存储软件工程师招聘
分布式存储软件工程师需负责系统开发优化与故障处理，精通高并发、数据一致性及容灾机制，熟练Go/Java语言，具备分布式系统经验，注重团队协作与技术攻关
分布式存储软件工程师是负责设计、开发与优化分布式存储系统的核心技术岗位，随着云计算、大数据、人工智能等技术的普及，企业对海量数据的存储与管理能力提出更高要求，分布式存储系统需具备高可用、高扩展、高性能及强容错能力，因此相关工程师需具备深厚的系统架构设计能力、分布式算法理解力及工程落地经验。
核心职责
| 职责方向 | |
|---|---|
| 系统设计与优化 | 参与分布式存储系统的架构设计，包括数据分片、副本策略、元数据管理等 优化存储性能（读写延迟、吞吐量）、资源利用率及成本效率 |
| 功能开发与迭代 | 实现存储核心模块（如数据编码、分布式一致性协议、故障恢复机制） 支持存储服务接口（如S3、POSIX兼容）及安全特性（加密、访问控制） |
| 稳定性保障 | 设计容灾与故障转移方案，提升系统可靠性 主导线上问题排查与根因分析，建立监控告警体系 |
| 技术研究与创新 | 跟踪分布式存储前沿技术（如纠删码、容器化存储、存算分离架构） 探索新技术在业务场景中的应用（如AI加速存储、边缘存储） |
| 协作与规范制定 | 与运维、测试团队协同推进系统部署与自动化 制定开发规范、技术文档及质量评估标准 |
任职要求
技术能力要求
| 技术领域 | 具体要求 |
|---|---|
| 存储引擎 | 熟悉主流分布式存储系统（Ceph、MinIO、GFS/HDFS等）原理与实践 理解RAID、纠删码、数据分层等存储优化技术 |
| 分布式系统 | 掌握分布式一致性算法（Paxos、Raft）、CAP定理及BASE理论 具备分布式锁、选举、负载均衡设计经验 |
| 编程语言 | 精通C/C++、Go或Java，具备高性能后端开发能力 熟悉Python/Shell脚本用于工具开发与自动化 |
| 系统与网络 | 熟悉Linux内核、文件系统（EXT4/XFS/ZFS）及网络协议（TCP/IP、HTTP/HTTPS） 了解容器化（Docker/K8s）与微服务架构 |
| 数据库与缓存 | 熟悉NoSQL（如Cassandra、Redis）及关系型数据库（MySQL/PostgreSQL） 理解缓存穿透、雪崩问题及解决方案 |
软技能要求
- 问题分析能力：能快速定位复杂系统问题并推动解决。
- 团队合作：与跨部门（运维、测试、产品）高效协作，推动技术方案落地。
- 学习能力：主动研究新技术（如SPDK、NVMe-oF、DAOS）并适配业务需求。
- 文档意识：编写清晰的技术方案、设计文档及操作手册。
优先条件
- 参与过大规模分布式存储系统从0到1的搭建经验。
- 熟悉开源存储社区贡献流程，有相关PR或Issue提交记录。
- 持有分布式系统相关专利或发表过技术论文。
我们提供什么？
| 类别 | |
|---|---|
| 薪酬与活动 | 行业竞争力薪资+绩效奖金+股权激励 六险一金、年度体检、弹性工作制 |
| 成长机会 | 参与千亿级数据存储系统的核心开发 技术大咖一对一导师制 年度技术大会与外部培训资源 |
| 技术环境 | 顶尖硬件集群（SSD/NVMe设备、万兆网络） 全流程自动化研发工具链（CI/CD、压测平台） |
| 职业发展 | 管理路线（技术经理/CTO）与专家路线（架构师）双通道 内部孵化创新项目的绿色通道 |
岗位亮点
- 技术挑战性：直面PB级数据存储、多AZ容灾、低延迟高并发等核心难题。
- 行业前瞻性：参与云原生存储、Serverless存储、AI驱动型存储等前沿方向。
- 团队优势：成员来自顶级大厂/开源社区，技术氛围开放，鼓励技术创新。
- 业务价值：直接支撑公司核心业务（如云存储服务、大数据平台），技术成果可见性强。
FAQs
Q1：如果经验不足，但希望转行分布式存储领域，有机会吗？
A：若基础能力扎实（如熟悉操作系统、算法与数据结构），可先从存储周边系统（如监控、运维工具）入手，积累经验，我们提供内部培训体系，帮助工程师逐步深入存储核心模块。
Q2：职业发展路径如何规划？
A：初级工程师可专注模块开发与问题处理；2-3年后可负责子系统架构设计；长期可晋升为存储专家或技术管理者，公司支持横向发展（如转云平台、AI基础设施）或纵向深耕（如存储算法、硬件加速）。
