阿里云阿里云智能-智能数据库-研发专家-杭州
任职要求
该招聘对象定位为资深技术研发人员。 候选人要求有计算机相关专业的博士学位，5年以上业界知名公司的工作经历。 熟悉数据库，同时具有AI前沿研究和产出高质量AI论文的经验。工作地为杭州。 1. 工程开发能力强(熟悉C++, Python， Pytorch), 熟悉常用的分布式框架(例如Ray)和AI推理/训练框架， 熟悉常用数据库（MySQL, PostgreSQL)的参数和性能优化机制。 2. 有NL2SQL的研发和实际落地经验 ， 以及AI和数据库结合的开发经验，了解model context protocol和熟悉agent开发模式。 3. 有高性能计算和系统优化的经验， 例如CodeGen, Python代码性能优化和自动生成。 4. 为增强阿里云数据库在国内量化交易市场的竞争力， 候选人有量化金融的相关从业经验，了解国内量化市场和客户, 有实际量化交易， 熟悉量化对数据库系统要求的经验优先。 5. 在数据库顶会（例如sigmod，vldb）和人工智能顶会（例如ICML， NIPS等）发表过高质量论文。 英语流畅。
工作职责
以数据库引擎PolarDB/ADB/Lindorm为数据存储和计算底座，基于此构建in-DB的数据库垂类AI服务. 具体围绕： A. 数据库AI算子的开发。算法研发方向重点为自然语言技术在数据库上的应用。围绕自然语言转SQL/NL2SQL，基于RAG和行业知识的推理逻辑加强，图/知识库自动构建，实体与关系的分析挖掘，和基于Model Context Protocol的数据库AI agent能力。 尤其是在DATA+AI方向具有显著行业数据计算属性的量化金融的国内数据库市场，优化AI推理和针对交易数据的in-DB智能高性能计算算子，以增强阿里云数据库引擎产品在国内量化金融市场的影响力， 并支持数据库引擎团队打下新市场。 B. 适合数据库相对资源受限计算情况下的复杂AI算子推理加速, 并对传统数据库执行计划在新置AI算子的新情境下进行性能联合优化。 围绕transformer架构的推理加速（KVCache， SGlang， vLLM和）等关键AI推理框架的系统底层优化，开发数据库在量化金融市场中的高性能计算和系统框架， 支持AI高性能算子并提供丰富的量化金融算法包。 C. 在数据库和人工智能顶级会议上发表研究论文， 推高阿里云在这两个关键研究领域的影响力。
1、技术方案设计，技术方案的落地与实现，并确保产品稳定性并持续提升产品性能实现性能优化， 2、参与从用户侧到后端资源侧，数据链路，控制链路，性能日志采集，审计，检索，分析等一整套分布式系统的研发，提供全球数据库服务； 3、利用云原生，基于K8S，Docker，云上ECS/神龙，云盘，VPC等云原生技术与数据库技术结合，给用户提供优质体验，高性价比，易用，高性能的云数据库服务； 4、通过产品化，智能化方式管控阿里云和阿里巴巴经济体的大规模分布式数据库实例集群，并支撑公共云和集团业务需求，为双十一等大促场景提供稳定，顺滑的体验。 5、参与数据库 DBaaS 平台的产品规划和平台技术演进。
技术方案设计 • 收集、识别、分析客户在数据库运维、诊断方面的需求，并确定技术方案的目标、范围和交付成果。 • 基于需求分析，进行技术可行性分析和方案评审，选择合适的技术选型、功能设计、技术架构、数据架构和开发流程等。 技术实现 • 基于技术方案的拆解，按照任务目标和产出规范，完成任务/子任务的设计、编码开发和系统功能实现。 • 负责核心功能的架构与代码模板的编写，开发与维护系统公用核心模块，技术架构重构、优化等。 • 对编码进行阶段性的讨论和CodeReview，并通过调试优化，推动代码成功部署。 • 对开发中和部署后的程序进行必要的维护和迭代，包括值班oncall、升级工单处置、bug排查、问题诊断、产品体验改善、性能和成本优化等 稳定性和性能优化。 • 制定稳定性策略，寻找并解决产品系统中的潜在风险和瓶颈，覆盖线上疑难杂症问题，确保系统的安全可靠。 • 运用产品优化技术和方法，进行性能优化，提高产品稳定性和性能。
1. 负责云网络 VPC 网关的数据面方案设计，包括基于需求进行技术可行性分析，技术方案选型，功能模块设计等工作。 2. 负责云网络 VPC 网关数据面研发，包括需求代码开发，代码 Review，测试以及线上发布，包括VPC、EIP等产品。 3. 负责云网络的 VPC 网关稳定性建设以及性能优化，包括线上问题处理，问题诊断，确保线上系统的安全可靠，提升产品的稳定性和性能。 3. 参与公共云网络技术的洞察和战略规划，包括高性能网络、SDN管控技术、可编程网络技术等。
1. 负责超大规模分布式块存储数据面系统架构、设计和研发工作，制定技术演进计划，保障技术竞争力和生产稳定性 2. 负责基于硬件基础设施进行软硬一体优化设计和调优，提供业界优秀的块存储性能 3. 针对公共云、非公共云等场景，进行块存储数据链路和分布式存储相关系统研发，确保稳定可靠高性能，和多场景下块存储能力输出的一致性和技术先进性