[岗位职责]
针对数据仓库、搜索、推荐、机器学习等场景，优化EB级大数据存储系统的性能和成本，提供跨地域可横向扩展的能力，构建元数据系统，提供业务自动化迁移能力：

1. 参与超⼤规模的下⼀代分布式元数据存储服务的研发⼯作，建立全局统一的目录树结构，简化上层应用与底层存储的交互，开发⽅案解决多租户场景下的统⼀命名空间⽬录树的扩展性、性能、平衡性、稳定性等问题
2. 参与改造开源HDFS系统，以解决100k+集群规模下的NameNode性能及内存瓶颈问题，数据层热点，稳定性，⼀致性等挑战，提升扩展性以⽀持数据及集群规模的⾼速增⻓
3. 优化大数据存储系统(HDFS)的效能，使用多层次存储、EC编码等手段降低运营成本，利用操作系统层缓存、内存、NVME等设备优化存储系统的读写性能，提高上层应用的效率；
4. 开发大数据存储系统(HDFS)的跨地域方案，利用有限的带宽和资源实现对用户透明、一致性的使用体验，保障存储系统多地域的可横向扩展性；


[任职要求]
1. 扎实的计算机理论和编程基础，熟悉常见的分布式理论和系统，熟悉JVM和Linux
2. 对Hadoop生态组件熟悉，在大数据计算和存储相关领域有相关研发经验并有产品落地
3. 具备科学清晰的问题解决思路，良好的沟通能力以及团队协调能力，崇尚数据价值和数据决策，富有责任心

[加分项]
1. 有开发和运维过大数据系统经验
2. 参与开源项目开发和向开源社区提供过代码