百度PostgreSQL 资深数据库架构师(J96226)
任职要求
-必备条件(Must-have) -深厚的 PostgreSQL 内核功底 -熟悉 PG 源码(v12+),有内核模块开发经验(如自定义 AM、Hook、WAL 重放逻辑) -理解 MVCC、WAL、复制槽、逻辑解码等机制,能针对云环境重构关键路径 -云原生数据库实战经验 -有存算分离、共享存储、无服务器(Serverless)数据库架构设计或开发经验 -熟悉 Neon、Aurora、PolarDB、CockroachDB、Vitess 等系统者优先 -掌握 Kubernetes Operator、Sidecar 模式、Service Mesh 在数据库控制面的应用 -AI/向量场景理解与工程落地能力 -了解向量数据库基本原理(HNSW、IVFFlat)、PG 向量扩展生态 -有为 AI 应用构建数据管道、特征存…
工作职责
-主导 PostgreSQL 内核级功能设计与优化 -针对 AI/ML 工作负载(如向量检索、批量推理数据加载、实时特征存储)优化 PG 查询引擎与存储层 -支持扩展如 pgvector、lantern、pg_embedding 等向量插件的深度集成与性能调优 -构建下一代云原生 PG 架构(对标 Neon、Supabase) -设计并实现 计算与存储分离架构,支持秒级弹性扩缩容、按需计费、多租户隔离 -实现 数据库分支(Branching)能力,支持开发/测试/CI 场景下的瞬时克隆与版本管理 -构建基于对象存储(如 S3)或分布式日志(如 WAL-on-S3)的持久化层,保障低成本与高可用 -打造 AI-Ready 数据库服务 -为 LLM 应用提供原生支持:高效存储上下文、对话历史、向量索引与元数据联合查询 -与 AI 平台(如 ModelScope、PAI、SageMaker)深度集成,提供“数据库即特征仓库”能力 -探索在数据库内运行轻量级推理(In-Database ML)或 UDF 扩展(如 Python/Rust UDF) -高可用、智能运维与自治增强(延续并升级) -结合 AIOps 实现自动索引推荐、参数调优、异常根因分析 -支持 Serverless 模式下的冷启动优化、连接池代理、请求级资源隔离 -技术前瞻与生态引领 -跟踪 Neon、Tembo、Supabase、FerretDB 等新兴 PG 生态的技术路线 -推动开源协同,探索将内部创新回馈社区(如开源分支管理、WAL 分离组件等)
1.负责数据库架构规划、表结构设计及索引优化,提升数据库性能和扩展能力; 2.熟悉常用的数据库类型:PostgreSql、MySql、Mongodb、Redis等,有milvus、neo4j经验更佳; 3.负责数据库日常管理、版本升级、补丁更新、参数优化和监控告警体系建设; 4.参与数据库自动化运维工具开发,提升运维效率; 5.与运维团队合作,实现配置、管理、维护、备份和故障修复的自动化; 6.负责数据库权限管理,制定安全策略,落实数据加密、审计及访问控制等安全策略,符合合规要求。
1,主导游戏数据平台系统的设计与研发,涵盖实时计算、离线处理、元数据管理、任务调度、数据存储等核心模块; 2,深入理解游戏业务场景,完成从需求分析、架构设计到高质量编码落地的全链路闭环; 3,承担关键技术攻关任务,解决高吞吐、低延迟、数据一致性等复杂技术挑战; 4,推动数据平台的稳定性、可观测性与自动化能力建设,提升平台整体SLA;

AI后端开发工程师的核心任务是为AI能力构建稳定、高效且可扩展的后台服务,确保智能应用顺畅运行。其主要工作包括: 1.系统架构设计与优化:参与设计高并发、低延迟、高可用的后端系统架构以支撑AI服务。运用微服务、容器化(Docker/K8S)、消息队列(Kafka/RabbitMQ)、缓存(Redis) 等技术,并优化数据库(如MySQL、MongoDB、向量数据库)性能 2.数据处理与管道构建:构建和维护数据管道,支持海量数据的采集、清洗、存储与处理,为模型训练和优化提供支持,有时需设计数据闭环系统 3.全流程开发与协作:参与从需求分析、设计、编码、测试到部署运维的全流程。需与算法工程师、前端工程师、产品经理等紧密协作,确保项目顺利交付 4.技术攻坚与创新:解决模型部署和运行中的技术难题(如资源瓶颈、轻量化),探索和引入前沿技术(如大模型服务化、多模态、边缘计算)以提升产品竞争力