字节跳动分布式分析型数据库研发工程师-Data
任职要求
1、熟悉一款数据库系统或一个模块,例如K/V,ClickHouse,Greenplum,MySQL,Doris等; 2、熟练使用C/C++/Golang等语言的其中一项,有企业级产品研发经验; 3、扎实的计算机基础知识,包含数据结构,算法,多线程编程,I/O,操作系统调度等; 4、具备较强的自驱能力,擅长解决难题,善于沟通和团队协作。 加分项: 1、熟悉向量检索常用算法及原理,有向量数据库研发经验优先; 2、熟练使用Langchain、Langgraph、Dify等一种或多种大模型框架,有产品研发经验; 3、熟悉LLM相关原理,有训练与微调相关经验优先。
工作职责
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。
-负责百度云数据传输服务(DTS)产品研发工作 -负责对接百度集团与百度智能云各类异构数据存储系统(包括关系型数据库、分布式缓存、分布式文件系统、消息队列等)之间的结构数据、全量数据、实时增量数据的数据传输 -负责传输过程中数据加工、数据校验、DDL、高可用等通用传输能力的建设 -打造企业上云、大数据分析、远距离灾备等多种场景下的数据同步解决方案
团队介绍:字节跳动基础架构数据库团队,致力于构建认知型数据基础设施,持续定义数据技术的未来边界。团队基于全栈自研技术,打造了涵盖关系型数据库、NoSQL 数据库、大规模图平台、多模态搜索、云原生中间件等十余项产品的数据库矩阵,用独创的技术架构实现事务处理、混合查询、智能检索等全场景覆盖。我们不仅支撑集团核心业务,更通过火山引擎为客户提供具备企业级稳定性的数据库产品,助力客户以数据驱动实现业务增长。团队在大规模分布式架构、极致性能计算/存储引擎、软硬协同优化等领域具备顶尖技术积淀。面向 AI 时代,我们正在突破传统架构边界:一方面深化 AI 原生驱动内核、AI 算子优化等创新方向,推动数据库向智能 Copilot 演进;另一方面聚焦超大规模图计算、分布式跨模态数据联邦查询等前沿领域,构建支持跨模态数据管理的下一代设施。我们践行“务实浪漫”的极客文化,既在 VLDB 、SIGMOD 等顶级会议持续输出突破性成果,又以商业落地为导向打造全场景的产品矩阵。团队汇聚众多顶尖数据库专家和卓越工程师,分布在国内/海外多地。现诚邀具备数据库内核研发经验、分布式系统架构能力及 AI 创新视野的优秀人才,共同探索技术无人区,定义 AI 时代的数据基座,赋能全球企业实现 AI 驱动的业务变革。 1、负责AI时代的数据库架构设计:涵盖支持AI/ML工作负载的新型数据库系统架构,优化AI模型训练与推理的数据访问效率;构建支持向量搜索、图计算、时序分析等AI场景的混合型数据库解决方案,探索LLM大模型与数据库系统的深度集成方案,如自然语言SQL生成、智能查询优化; 2、负责数据库智能策略研发:研发基于 AI 的数据库性能调优系统,包括自动索引推荐、查询计划优化、资源分配策略等;构建智能监控系统,实现异常检测、根因分析、容量预测等AIOps能力;开发自适应存储引擎,根据数据访问模式动态调整存储结构; 3、负责AI数据基础设施构建:构建AI数据基础设施,如支持特征工程、模型训练、推理服务的全流程数据管道架构,实现数据库与机器学习框架(TensorFlow/PyTorch)的高效对接; 4、负责AI与数据库结合的实践方案探索与落地:探索AI技术和数据库各产品结合的最佳实践方案并落地,服务超大规模的集团内部业务及火山引擎业务。
1、负责AI时代的数据库架构设计:涵盖支持AI/ML工作负载的新型数据库系统架构,优化AI模型训练与推理的数据访问效率;构建支持向量搜索、图计算、时序分析等AI场景的混合型数据库解决方案,探索LLM大模型与数据库系统的深度集成方案,如自然语言SQL生成、智能查询优化; 2、负责数据库智能策略研发:研发基于AI的数据库性能调优系统,包括自动索引推荐、查询计划优化、资源分配策略等;构建智能监控系统,实现异常检测、根因分析、容量预测等AIOps能力;开发自适应存储引擎,根据数据访问模式动态调整存储结构; 3、负责AI数据基础设施构建:构建AI数据基础设施,如支持特征工程、模型训练、推理服务的全流程数据管道架构,实现数据库与机器学习框架(TensorFlow/PyTorch)的高效对接; 4、负责AI与数据库结合的实践方案探索与落地:探索AI技术和数据库各产品结合的最佳实践方案并落地,服务超大规模的集团内部业务及火山引擎业务。
1、负责AI时代的数据库架构设计:涵盖支持AI/ML工作负载的新型数据库系统架构,优化AI模型训练与推理的数据访问效率;构建支持向量搜索、图计算、时序分析等AI场景的混合型数据库解决方案,探索LLM大模型与数据库系统的深度集成方案,如自然语言SQL生成、智能查询优化; 2、负责数据库智能策略研发:研发基于AI的数据库性能调优系统,包括自动索引推荐、查询计划优化、资源分配策略等;构建智能监控系统,实现异常检测、根因分析、容量预测等AIOps能力;开发自适应存储引擎,根据数据访问模式动态调整存储结构; 3、负责AI数据基础设施构建:构建AI数据基础设施,如支持特征工程、模型训练、推理服务的全流程数据管道架构,实现数据库与机器学习框架(TensorFlow/PyTorch)的高效对接; 4、负责AI与数据库结合的实践方案探索与落地:探索AI技术和数据库各产品结合的最佳实践方案并落地,服务超大规模的集团内部业务及火山引擎业务。