阿里云研究型实习生 - 基于人工智能的数据库自动调优方案研究
任职要求
1.计算机方向博士或硕士在读； 2.具备复杂系统的开发能力，熟悉Python、C++与常用设计模式； 3.熟悉LLM技术，包括训…
工作职责
数据库智能调优方案研发，具体职责包括： 1.通过应用Agent、RAG等技术，开发大语言模型驱动的数据库智能调优工具，包括自动计划标注管理、表结构优化、自动构建物化视图等能力； 2.设计基于历史SQL运行数据的LLM训练与调优方案，并建设持续在线学习能力； 3.设计智能优化评估工具。
面向数据库结构化数据和文件系统非结构化数据，设计并实现一站式的高性能存储底座，优化海量存储场景下元数据库性能，具体研究内容包括但不限于： 1.基于数据库的大规模PB级别数据文件系统的文件metadata管理； 2.支持AI训练和推理的并行文件系统和数据库系统的性能优化； 3.数据库结构化数据和文件系统非结构化数据一站式融合和数据流动、索引构建和检索； 4.跨云并行文件系统。
1.研发融合结构化查询与向量检索的混合执行引擎； 2.设计基于深度学习的索引参数自优化框架； 3.开发分布式环境下的动态负载均衡算法； 4.构建多维度查询性能评估指标体系。
1.研发新一代向量数据压缩存储格式； 2.设计基于JIT的索引快速预热机制； 3.优化磁盘-内存-GPU数据传输流水线； 4.开发分布式一致性内存管理组件。
我们正在寻找对人工智能、多模态数据处理、系统性能优化感兴趣的实习生，参与一个面向多模态数据获取、解析、压缩与高效传输的研究课题。该课题聚焦于提升多模态系统在复杂环境下的实时性表现与资源利用率，具有广泛的应用前景（如智能运维、RAG检索增强生成、边缘计算等）。你将参与的工作包括但不限于： 1. 多模态数据采集与预处理：从网页、API、数据库、摄像头、麦克风等来源获取文本、图像、音频和视频数据； 2. 多模态数据解析与特征提取：使用OCR、ASR、NLP、CV等技术解析不同模态内容； 3. 模型轻量化与加速：探索基于Transformer、CNN、LSTM等模型的压缩、蒸馏、量化方法； 4. 系统级优化与部署：设计低延迟、低资源占用的数据处理流程，支持在边缘设备上运行； 5. 性能评估与实验分析：构建测试集，评估系统的吞吐量、响应时间、准确率等关键指标； 6. 撰写技术文档与研究报告：整理实验过程、结果与改进建议。 技术要求（优先但不强制）： 1. 熟悉Python编程语言，有良好的代码规范； 2. 了解基本的NLP、CV或语音识别技术； 3. 掌握至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）； 4. 熟悉Linux系统及常用命令行工具。 有以下经验者优先考虑： 1. 多模态任务处理经验（如CLIP、Flamingo等）； 2. 模型压缩与部署经验（如TensorRT、ONNX、OpenVINO、TVM等）； 3. 使用过音视频处理工具（如FFmpeg、OpenCV、Whisper、YOLO等）； 4. 有一定系统编程能力（C/C++、CUDA、FPGA基础）。