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Tintri

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Hardware • Cloud Computing • SaaS

Tintri ist ein führender Anbieter von Datenmanagementlösungen, die speziell für virtualisierte Workloads entwickelt wurden. Mit dem Fokus auf die Vereinfachung des IT-Betriebs bietet Tintri innovative Cloud- und On-Premises-Storage-Plattformen, die das Datenmanagement optimieren und die Performance durch Automatisierung und Analytics verbessern. Die Lösungen sind auf Umgebungen zugeschnitten, die effizientes Workload-Management, Datensicherung und Transparenz erfordern und erleichtern Unternehmen so das effektive Management komplexer IT-Infrastrukturen.

201 - 500 Mitarbeiter

Gegründet 2008

🔧 Hardware

☁️ SaaS

Beschreibung

• Entwerfen, entwickeln und optimieren des Infinia-I/O-Pfads, um unter realen Workloads extreme Performance, geringe Latenz und hohe Parallelität zu erreichen. • Implementieren und verfeinern von Erasure-Coding-Algorithmen, Techniken zur Datendauerhaftigkeit und Strategien zur Speichereffizienz über große Cluster hinweg. • SPDK (Storage Performance Development Kit) in die I/O-Schicht integrieren und optimieren, um direkten Hardwarezugriff zu nutzen und Kernel-Overhead zu minimieren. • Arbeiten an verteilten Sperrmechanismen und Nebenläufigkeitsmodellen, um Konsistenz, Fehlertoleranz und Durchsatz in großem Umfang sicherzustellen. • Analysieren und Verbessern von I/O-Subsystemen unter Last — einschließlich Speicherverbrauch, Pufferverwaltung, Caching-Strategien und Scheduling-Mechanismen. • Vorantreiben von Performance-Tuning, Datenpfad-Tracing und Durchsatz-Profiling in Multi-Node- und Multi-Device-Umgebungen. • Als zentraler Experte im IO-Path-Team fungieren — Leitung tiefgehender technischer Diskussionen, Code-Reviews, Design-Validierung und Issue-Triage.

🎯 Anforderungen

• Mindestens 10 Jahre Erfahrung in der Entwicklung großskaliger Systemsoftware in C/C++. • Tiefes Verständnis von I/O-Pfad-Optimierung, Speicher-Scheduling, Speicherverwaltung und Datenlayout-Strategien. • Nachweisliche Erfahrung in der Implementierung von Erasure-Coding, Datenredundanz und Wiederherstellungsalgorithmen im verteilten Kontext. • Praktische Erfahrung mit der Integration oder Optimierung von SPDK oder ähnlichen User-Space-Storage-Frameworks. • Fundierte Kenntnisse zu verteilter Nebenläufigkeit, Sperrmechanismen und fehlertoleranten Designprinzipien. • Vertrautheit mit Performance-Profiling-Tools, Speicherallokatoren und Benchmarking-Methoden. • Hervorragende Debugging-Fähigkeiten mit der Fähigkeit, komplexe Race-Conditions, Performance-Regressionen und Hardware-/Software-Interaktionen zu diagnostizieren.

🏖️ Vorteile

• Keine Vorteile aufgeführt