阿里云阿里云智能-大数据研发专家-SQL引擎-杭州/北京
任职要求
1. 有扎实的Java/C++后端开发基础(熟悉IO、多线程等基础框架，熟悉分布式、缓存等机制)； 2. 有SQL引擎相关开发经验（对SQL Compiler、Optimizer、Runtime各模块有基本了解，了解Codegen、Vectorize、CBO等技术，有Hive、Spark、或者OLAP引擎实…
工作职责
1. 负责SQL引擎新功能开发，和PD对齐产品行为，了解SQL标准并进行竞品调研，功能开发、测试、维护等 2. 负责SQL引擎核心优化，深入理解线上业务SQL使用方式，关注业界通用Benchmark，分析性能瓶颈并针对性改进等 3. 负责SQL引擎易用性提升，了解业界竞品语言特性，持续提升用户粘性，Portal工具改进，方便用户自查工具开发等 4. 负责SQL引擎线上支持，部分疑难问题答疑、线上稳定性改进、提升系统可观测性等
1. 负责自研 OLAP 引擎的核心架构设计、研发与性能优化，覆盖查询优化器、执行引擎、存储引擎等关键模块；结合不同芯片架构与硬件特性，开展向量化执行、CPU 指令集、SIMD、内存访问、并发模型、NUMA、I/O 路径等底层优化，保障引擎在 x86、ARM 及国产化芯片环境下的高性能、稳定运行。 2. 面向 TPC-H、TPC-DS、SSB、ClickBench 等行业标准基准测试，持续建设性能评测与优化体系，推动引擎在复杂查询、吞吐能力、资源效率等方面保持业界领先水平。 3. 深入理解用户核心业务场景，抽象可复用的引擎能力，持续提升系统的通用性、稳定性与性能表现，打造相较主流开源 OLAP 产品的差异化竞争力。 4. 探索 AI 在数据引擎研发与运行时优化中的落地场景，包括研发提效、Benchmark 分析、性能问题定位、执行计划诊断、Workload / Query Pattern 识别、智能调度、资源预测、参数调优等方向，推动引擎从经验驱动优化向智能化、自适应优化演进。 5. 跟踪数据库、OLAP、云原生数据分析、AI for DB / AI for Engine 等领域的前沿技术，探索查询优化、向量化执行、存储格式、索引加速、资源调度与智能优化等方向的演进机会，持续提升产品技术竞争力。
1. 负责自研 OLAP 引擎的核心架构设计、研发与性能优化，覆盖查询优化器、执行引擎、存储引擎等关键模块；结合不同芯片架构与硬件特性，开展向量化执行、CPU 指令集、SIMD、内存访问、并发模型、NUMA、I/O 路径等底层优化，保障引擎在 x86、ARM 及国产化芯片环境下的高性能、稳定运行。 2. 面向 TPC-H、TPC-DS、SSB、ClickBench 等行业标准基准测试，持续建设性能评测与优化体系，推动引擎在复杂查询、吞吐能力、资源效率等方面保持业界领先水平。 3. 深入理解用户核心业务场景，抽象可复用的引擎能力，持续提升系统的通用性、稳定性与性能表现，打造相较主流开源 OLAP 产品的差异化竞争力。 4. 探索 AI 在数据引擎研发与运行时优化中的落地场景，包括研发提效、Benchmark 分析、性能问题定位、执行计划诊断、Workload / Query Pattern 识别、智能调度、资源预测、参数调优等方向，推动引擎从经验驱动优化向智能化、自适应优化演进。 5. 跟踪数据库、OLAP、云原生数据分析、AI for DB / AI for Engine 等领域的前沿技术，探索查询优化、向量化执行、存储格式、索引加速、资源调度与智能优化等方向的演进机会，持续提升产品技术竞争力。
1. 打造业内领先的PB级云原生OLAP引擎，提供海量数据上的交互式分析能力，支撑小红书内部核心业务线 2. 支持千亿级数据量上的秒级别的交互分析场景，高效支撑广告/实验平台/用户行为分析/Adhoc等业务场景 3. 和团队探索前沿技术，落地和推广实时湖上数据分析、流批统一、增量计算等场景
1.主导EB级海量全模态（文本/图像/视频/音频3D等）AI数据处理平台的规划，负责高性能、可扩展的数据处理架构设计; 2. 负责AI数据资产体系构建与AI数据资产规划，推动数据、算法、工程及产品等多团队协作，实现AI全模态数据标准化、流程化及资产化，加速AI数据在基模和AI应用之间效能转化； 3. 主导核心数据处理算子（清洗、加工、转换、融合）的研发与工程化落地，并构建高效的流程编排与执行引擎，支持百亿级数据在异构卡型上快速自动化处理； 4. 负责全域EB级检索引擎的架构设计与实现，包括多模态检索、内容检索与RAG（检索增强生成）等，并持续进行性能与效果优化； 5. 关注并引领AI数据处理领域的新技术、新架构、新工具，积极推动平台技术升级和平台开放，推动团队在AI数据处理能力提升和内部技术分享。