字节跳动
数据库AI研究员/架构师-Data
数据库AI研究员/架构师-Data
发布于 大约 11 小时前普通员工/个人贡献者
成都市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
AI/ML
深度学习
PyTorch
TensorFlow
分布式数据库
AIOps
数据库架构
向量搜索
AI 估算 · 35k–55k
高级AI数据库架构师，结合AI与数据库前沿，字节跳动平台优势，薪资有竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位负责AI时代的数据库架构设计与智能策略研发，包括支持AI/ML工作负载的新型数据库系统、基于AI的性能调优以及AI数据基础设施构建
需要5年以上数据库经验，且熟悉深度学习框架和主流数据库，适合有数据库与AI交叉背景的资深技术专家
最低要求
专业与学历：计算机、数据科学、人工智能相关专业，本科及以上学历
熟悉Go/Java/Python/C++语言中的一种，对代码质量有追求
技术能力：具备扎实的数据库设计和优化能力，熟悉数据库索引、事务处理、存储过程等技术
深入了解AI领域的基本概念和常用算法，如机器学习、深度学习、自然语言处理等
掌握至少一种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch/XGBoost
工作经验：具有5年以上数据库架构设计或开发经验，其中至少2年在AI与数据库结合领域的实践经验
熟悉主流数据库系统，如MySQL、PostgreSQL等的原理和架构，有分布式数据库、NoSQL数据库应用经验者优先
工作职责
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
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
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
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
优先资格
加分项：熟悉向量化执行引擎、GPU数据库加速技术
加分项：具备SQL引擎扩展开发经验，如自定义UDF/存储过程集成AI模型
加分项：在VLDB/SIGMOD等顶级会议发表过相关论文
主导过AI4DB或DB4AI类开源项目，如Apache MADlib
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术方向，AI与数据库结合是未来趋势，成长空间大
- 字节跳动大平台，拥有海量数据场景和丰富资源
- 薪资待遇优厚，且有机会接触到火山引擎商业化业务
- 鼓励技术探索，有机会参与顶会论文和开源项目
- 技术难度高，需要同时精通数据库和AI两大领域
- 互联网大厂工作强度较大，需要持续学习跟进最新技术
- 竞争激烈，需要不断产出实际成果
- 适合具备深厚数据库背景，同时对AI有强烈兴趣并渴望前沿技术探索的资深工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 成长为AI+数据库交叉领域的技术专家或架构师
- 向大数据、云计算方向拓展，成为全栈数据平台负责人
- 有机会发表顶会论文或主导开源项目，提升行业影响力
- 设计支持AI/ML工作负载的新型数据库系统架构，优化数据访问效率
- 研发基于AI的数据库性能调优系统，包括自动索引推荐和查询优化
- 构建AI数据基础设施，打通特征工程、模型训练到推理的全流程
- 探索LLM与数据库的深度集成方案，如自然语言SQL生成
- 扎实的数据库设计能力，熟悉索引、事务、存储过程等
- 深入理解AI/ML算法，掌握至少一种深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）
- 精通Go/Java/Python/C++中至少一种语言
- 了解分布式数据库、NoSQL及向量搜索等前沿技术
申请策略
- 准备系统设计和技术深度的面试，重点展现跨领域能力
- 了解字节跳动火山引擎的产品方向，思考如何做出贡献
- 突出数据库架构设计经验，尤其是大规模、分布式系统的案例
- 强调AI项目实践，如使用深度学习框架进行模型训练和部署
- 展示相关论文、专利或开源贡献，体现技术深度
- 提及对字节跳动技术栈的了解或兴趣
- 深入学习AI4DB领域最新研究（如VLDB/SIGMOD论文）
- 熟悉向量数据库、GPU加速等新兴技术
面试指南
- 采用STAR法则：描述情境、任务、行动、结果
- 从系统架构角度分层回答：存储层、计算层、AI层
- 结合具体技术选型和trade-off分析，展现深度思考
- 如何设计一个支持向量搜索的数据库系统？
- 如何利用AI优化查询计划？请举例说明
- 谈谈你对LLM与数据库集成的理解，有哪些挑战？
- 如何设计自适应存储引擎？需要哪些关键技术和策略？
- 请介绍一个你主导的AI+数据库项目，遇到的难点和解决方案
职位点评
72
综合评分
前沿AI+数据库架构岗，大厂平台，薪资有竞争力但工作强度可能较大。
更适合这类人
最适合追求技术前沿、重视成长发展的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活55
使命价值80
薪资福利
70中等
字节跳动为已上市大厂，薪资体系完善，但JD未披露具体薪资。
薪资信号未披露（AI估算：35K-55K/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿AI+数据库技术，有大量学习和成长机会，但JD未明确培训或晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈数据库架构、AI/ML、TensorFlow、PyTorch、LLM、向量搜索
业务类型profit_center
工作生活
55较低
成都生活成本较低，但互联网大厂通常工作强度较大，JD未明确WLB。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
职位在AI和数据库交叉领域有创新性，推动行业发展。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
Watch Jobs