百度向量数据库研发工程师（J72255）
任职要求
-本科及以上学历，1年以上工作经验 -熟练使用C++/Go/Python等编程语言，具备良好的编码风格和工程能力 -深刻理解计算机数据结构和算法设计，了解Unix、Linux等主流操作系统原理，熟练运用系统层支持应用开发 -具备数据库、大数据、文档处理与检索、云存储等领域的研发经验，包括但不限于MongoDB、ElasticSearch、Redis、Doris、ClickHouse、云原生数据库等以及大规模检索系统、分布式存储系统等…
工作职责
-负责向量数据库内核特性的设计与研发 -负责向量数据库产品云平台的设计与研发 -负责向量数据库各类向量检索、RAG检索等开发和优化 -负责向量数据库日常运维和客户支持
-参与向量数据库内核能力的设计与研发，包括但不限于 -向量索引结构（如 HNSW / IVF / PQ 等）的工程实现与优化 -查询执行、召回与排序流程的性能优化 -数据组织、Segment / Index 管理、内存与磁盘效率优化 -参与 向量检索与 RAG 场景 的系统研发与优化 -向量 + 结构化 / 文本检索的混合检索（Hybrid Search） -向量召回、过滤、重排等链路的性能与稳定性优化 -参与 向量数据库云化 / 平台化能力 的研发 -集群管理、资源调度、弹性伸缩、多租户隔离 -高可用、容灾、监控、运维自动化能力建设 -参与线上系统问题定位与性能瓶颈分析，支持核心客户场景，推动产品能力持续演进
参与公司向量数据库的研发工作，设计研发新一代分布式向量数据库系统，支持AI、社交、搜索、推荐、广告、电商等核心业务场景 负责产品内核设计、开发测试、性能调优、管控与文档建设等全生命周期开发管理工作，针对业务发展需求进行系统演进，提供高可用、高可靠、高性价比的向量服务 学习和吸纳业界优秀的技术和理论成果，积极探索和拓展新的产品能力，持续提升产品的技术竞争力与服务水平
1、负责分布式数据库AI Search相关功能研发，包含向量检索、全文检索、LLM Function等功能； 2、针对AI搜索场景，打造AI Native数据库，设计并实现高并发，低延时，高容错系统； 3、跟踪Data+AI前沿技术，挖掘/落地新技术的机会，包括Agent、Text2SQL等。
1、负责向量数据库深度定制化研发，优化分布式架构，实现高吞吐低延迟的向量检索能力； 2、负责解决海量向量数据场景下的存储引擎性能瓶颈； 3、负责火山引擎向量数据库平台建设，集成云原生，构建稳定性链路，拓展生态； 4、针对向量检索业务场景下的特定需求，提出并推动解决方案落地。