云原生数据库AI研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 从数据库内核工程师成长为AI+数据库领域的专家，主导下一代智能数据库架构
• 可向技术Leader或首席架构师发展，带领团队攻克云原生与AI融合难题
• 在腾讯内部可横向转岗至其他基础架构或AI平台团队，拓宽技术视野
• 负责云原生数据库的AI能力增强，设计向量数据存储与索引架构
• 在数据库内核中注入AI特性，增强优化器、列存、HTAP等核心模块
• 推动数据库与Iceberg等开放表格式融合，构建AI友好的湖仓基础设施
• 利用混沌工程提升分布式系统稳定性，应对Serverless伸缩挑战
• 精通C++/Rust/Go，深入理解Linux内核和高性能网络通信（io_uring, RDMA）
• 深度掌握存算分离架构，熟悉Neon、Supabase或Aurora实现
• 熟悉PostgreSQL或MySQL内核，有列存引擎、分布式事务或索引系统设计经验
• 了解向量搜索算法（HNSW等）和大数据生态（Iceberg/Delta Lake），熟悉AI应用链路

申请策略

• 在简历中量化成果，如优化后查询性能提升XX%、降低存储成本XX%等
• 提前了解腾讯云数据库产品（TDSQL、CynosDB等），面试中展示对产品的思考
• 突出数据库内核开发经验，特别是存算分离架构、列存引擎、分布式事务等具体项目
• 强调C++/Rust编程能力，以及Linux内核、io_uring、RDMA等底层优化经验
• 如有AI相关项目（如向量检索、RAG、AI4DB）或开源贡献，重点展示
• 列出发表的论文或技术分享，尤其是SIGMOD、VLDB等顶级会议
• 若对向量搜索不熟悉，建议学习HNSW、DiskANN算法并动手实现小原型
• 熟悉Apache Iceberg/Delta Lake等开放表格式，理解湖仓一体架构

面试指南

• 针对技术深度问题，采用'原理-实践-优化'结构：先讲清楚核心原理，再结合自己的工作经历说明如何应用，最后谈优化空间或改进思路
• 对于架构设计问题，使用'背景-方案-取舍'框架：先阐述业务背景和技术挑战，再给出设计方案，最后分析方案的优缺点及权衡
• 请详细解释PostgreSQL或MySQL的MVCC实现机制，以及你如何优化过事务处理？
• 描述存算分离架构下冷热数据分层的挑战和你的解决方案
• 向量搜索中HNSW和IVFFlat算法的区别是什么？在实际场景中如何选择？
• 你如何利用AI优化数据库查询性能？请举例说明
• 在分布式系统中如何保证数据一致性和高可用？请结合混沌工程实践
• 复习数据库内核经典书籍（如《PostgreSQL内核分析》《数据库系统实现》），重点理解存算分离、列存、分布式事务