阿里云阿里云智能-大数据研发专家-引擎
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机科学、软件工程、电子信息等相关专业，5 年以上大数据、数据库、分布式系统或高性能计算相关领域研发经验。 2. 精通 C++、Java、Rust 中至少一门编程语言，具备扎实的工程能力和高性能系统开发经验；熟悉内存管理、并发编程、锁优化、CPU Cache、SIMD 指令集、NUMA 等底层优化技术者优先。 3. 熟悉 OLAP 引擎核心原理，具备分布式系统设计、研发和性能优化经验；有数据库内核开发经验者优先，包括但不限于查询优化器、执行引擎、存储引擎、向量化执行、列式存储、索引加速…
工作职责
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. 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、参与快手EB级大数据平台计算引擎相关系统的研发与优化工作，解决实际业务需求与性能问题； 2、接受大数据平台系统设计与实现复杂度的挑战，分析和发现系统的优化点，负责推动系统的合理性、可靠性、可用性的提升； 3、和开源社区保持交流，从社区引入对公司业务场景有帮助的特性与系统，或将内部研发的功能贡献到社区。
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