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我们是谁

达坦科技始终致力于打造高性能Al+ Cloud 基础设施平台DatenLord,积极推动AI应用的落地。DatenLord通过软硬件深度融合的方式,提供高性能存储和高性能网络。为AI 应用提供弹性、便利、经济的基础设施服务,以此满足不同行业客户对AI+Cloud 的需求。

我们是怎样的一群人

达坦科技创始团队均来自谷歌、微软、阿里等知名科技公司,团队成员都是一群喜欢并勇于探索前沿技术的同学,大家因为对技术的热爱而聚到一起。

在这里我们不局限于工作职责本身,更鼓励大家能勤于思考学习,找到自己感兴趣的事情,创造更多价值。

我们的公司文化是怎样的

  • 持续学习持之以恒的自驱学习,求真求致
  • 积极主动遇到问题主动踏出第一步,做先行者而不是追随者
  • 精益求精对自己高标准严要求,对创新有极致追求

    与一群真正热爱自己所做的事情并追求挑战的人为伍!

达坦科技2024开放招募岗位

一、系统开发工程师 (全职岗位)

【岗位职责】

1. 负责分布式计算框架核心模块设计与开发;

2. 分布式系统优化、底层性能优化;

3. 人工智能领域前沿技术创新与突破。

【岗位要求】

4. 本科及以上学历,计算机相关专业优先;

5. 熟练掌握 Python,有大型 Python 工程开发经验者优先;

6. 参与过大型开源项目开发、设计者优先;

二、Rust分布式存储开发(远程实习)

【岗位职责】

参与高性能分布式存储系统研发,涉及的开发内容包括但不限于:

1. 分布式数据一致性协议;

2. 高速网络传输接口、驱动;

3. 分布式缓存、数据管理服务;

4. 对象存储接口;

5. 文件存储接口;

6. 块存储接口。

【岗位要求】

1. 熟悉Rust和C语言;

2. 熟悉多线程、高并发编程;

3. 熟悉Docker和K8S等容器相关工具;

4. 熟悉Linux操作系统;

5. 具有很强的学习能力,自我驱动以及团队合作意识。

【加分项】

1. 熟悉Rust异步编程、有tokio或async-std使用经验优先;

2. 熟悉Linux内核IO相关功能,有io_uring、ext4、FUSE、eBPF相关开发经验优先;

3. 有Linux内核模块、驱动相关开发经验优先;

4. 有lock-free编程经验优先;

5. 熟悉分布式一致性协议Paxos或Raft优先;

6. 有DPDK或RDMA等高性能网络编程经验优先;

7. 有SPDK、Ceph、Key-Value等存储相关编程经验优先;

8. 有K8S的CSI接口编程经验优先;

9. 能长期实习优先。

三、AI 平台研发 (远程实习)

【岗位职责】

1. 负责大模型平台后端的开发研发,根据产品和项目计划按时完成功能模块的架构设计、编码、测试的全流程工作。

2. 负责持续优化系统架构,提供高并发的数据请求分析的处理能力,提高系统的容灾容错能力,保证系统的可运维、高可用性、高可靠性。

【岗位要求】

1. 具备全面的软件知识结构,基础扎实,熟悉常用数据结构与算法。

2. 熟练使用Python语言,熟悉使用常用模块,完成过基于Python的中大型项目。

3. 熟练使用MySQL、Redis、Nginx、Flask、MongoDB等。

4. 熟悉Linux操作,了解Shell脚本,有Linux下的多线程编程经验,有性能调优经验。

5. 有开源项目贡献经验者优先。

6. 熟悉机器学习,能够使用PyTorch、TensorFlow等框架者优先。

7. 熟悉网络编程的基本模型和方法,有实际项目的开发经验者优先。

面试流程以及薪资待遇

【如何申请】

有意向的同学可以发送简历至(Send Resume by email):info@datenlord.com

或者添加达坦科技小助手微信(or add our assistant on Wechat ):DatenLord_Tech

【面试流程】

简历评估合格后,面试流程为:

具体面试流程会根据候选人的情况略有调整。

【薪资待遇】

实习生:入职初期为300元/天,如能力和产出优秀将予以薪资调增,最高500元/天。

正式员工:对标国内一线大厂的薪资+期权,待面试通过后根据能力情况确定。

【更多官方信息】

【公众号】达坦科技DatenLord

【知乎账号】

https://www.zhihu.com/org/da-tan-ke-ji

【B站】

https://space.bilibili.com/2017027518

我们相信物以类聚、人以群分,希望找到同样富有激情的你,一起成长~


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DatenLord专注打造新一代云原生高性能存储平台,实现跨云、跨数据中心之间数据高速访问,从而极大提升存储系统的可扩展性,满足企业客户海量数据跨地域高速访问需求,在互联网、金融、电信、能源等不同行业均有广...