[Skip to main content](#main-content)

[OpenNash Hiring Intelligence](https://jobs.opennash.com/)
[Back to DapuStor](../../) · [OpenNash](https://opennash.com/)

Retained official job evidence · DapuStor

# AI 存储系统助理研究员

[{'id': 239264, 'province': '广东', 'city': '深圳市', 'area': '龙岗区', 'country': '中国', 'address': '龙城街道黄阁坑社区腾飞路9号创投大厦35~36层'}]
Not specified
Not specifiedEmployer pay not stated in retained evidence

This evidence page preserves the observable public role details used by OpenNash Hiring Intelligence. Confirm availability and apply through the employer’s official page.
[View and apply on the official careers site →](https://app.mokahr.com/campus-recruitment/dapustor/54046#/job/83565624-4e5f-4a03-8dca-52374eb200de)

## Description

岗位定位：面向 AI 时代的新型存储架构需求，参与SSD、计算型存储、存储系统等方向的前沿技术研究和产品原型开发。该岗位兼具研究探索与工程实现属性，适合希望在产业一线开展系统创新的候选人。 岗位职责： 1、参与 AI 存储系统前沿技术研究： 围绕 AI 训练、推理、KV Cache、向量检索、数据压缩、计算型存储、存储安全等场景，开展技术调研、方案设计、实验验证和性能分析。 2、支撑新型存储产品与系统架构设计： 在 SSD 控制器、固件、系统软件、主机存储栈、数据路径优化等方向，为产品研发提供架构设计、算法优化、性能建模和安全机制支持。 3、参与产品原型和关键模块开发： 与系统软件、固件、架构和产品团队深度协作，参与新产品形态、新功能模块或技术样机的设计、开发、调试和验证。 4、开展系统级实验与性能评估： 设计实验方法，构建测试环境，对存储系统在吞吐、延迟、功耗、资源利用率、可靠性和可扩展性等方面进行系统评估，并形成技术报告。 5、推动研究成果沉淀与对外输出： 将关键技术成果沉淀为产业资产、学术论文及发明专利；面向 FAST、ASPLOS、EuroSys、OSDI、SOSP、ISCA、HPCA、SC 等国际知名会议开展高水平研究。 任职资格： 1、计算机科学与技术、电子信息、软件工程、自动化、微电子、通信工程等相关专业，硕士及以上学历。 2、具备良好的计算机系统基础，熟悉操作系统、计算机体系结构、存储系统、嵌入式系统或分布式系统中的至少一个方向。 3、熟悉 Linux 系统环境，了解 Linux 存储栈、块设备、文件系统、NVMe、SSD 或 PCIe 相关技术者优先。 4、熟悉 C/C++ 编程，具备较强的工程实现、调试和性能分析能力，能够独立定位和解决复杂系统问题。 5、具备扎实的数据结构与算法基础，能够围绕性能、资源、可靠性和可扩展性进行系统分析和优化。 6、具备计算机领域论文阅读、复现、实验设计或论文写作经验。 7、具备较好的英文文献阅读和技术写作能力，能够跟踪国际前沿研究并形成清晰的技术分析。 8、具备良好的沟通协作能力，能够与固件、硬件、系统软件、测试和产品团队进行高效协同。 9、为人真诚，具备主动学习、开放分享、持续钻研和抗压能力，对技术研究和工程落地均有较强兴趣。 加分项： 1、Linux 内核、块设备层、文件系统、I/O 调度或 SPDK 开发经验。 2、嵌入式 SoC、驱动程序、硬件加速器或 FPGA 原型开发经验。 3、RocksDB、LSM-tree、数据库存储引擎、向量数据库或 RAG 系统优化经验。 4、AI 训练/推理系统、KV Cache、GPU 存储优化经验。 5、高水平论文发表经历。

Indexing policy: this third-party evidence page is not submitted as an authorized employer job posting and does not emit JobPosting structured data.

Observed public hiring evidence. The employer controls the source posting and application process.
