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AI 原生多模数据库内核研发工程师
AI 原生多模数据库内核研发工程师
发布于 大约 7 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
数据库管理
Clickhouse
Faiss
Hnsw
Ivf
Opensearch
Simd
向量索引
多模态
存算分离
AI 估算 · 30k–60k
腾讯高级数据库内核工程师，技术难度高，市场稀缺，薪资竞争力强，结合成都生活成本，月薪3-6万合理。
职位详情
关于这个职位
作为腾讯AI原生多模数据库内核研发工程师，你将负责设计高并发、大容量的多模态数据存储引擎，研发智能路由表与高效持久化机制，并优化跨模态融合查询执行引擎，提升查询性能
同时，你将深入探索AI负载与分布式计算的下沉融合，推动数据库向存算分离、Serverless演进，攻克高并发写入与尾部延迟等关键技术难题
这是一个深度技术岗位，适合热爱底层系统研发、追求技术卓越的工程师
最低要求
专业背景：计算机、软件工程等相关专业本科及以上学历，3年以上数据库内核、分布式存储、搜索引擎或大数据核心计算/存储引擎（如Spark, Flink, ClickHouse, Iceberg等）研发经验
核心技能：精通C/C++或Rust，具备扎实的系统编程与底层调优能力，熟悉Linux操作系统内核、多线程编程、并发控制、内存管理及CPU/硬件加速技术（如SIMD/AVX512）
领域知识：深入理解OpenSearch / Elasticsearch / Lucene或主流向量搜索引擎（如Milvus, FAISS等）的实现原理与源码
对HNSW/IVF等向量索引算法及文本/全文检索有实际研发与性能调优经验者优先
生态与计算框架：具备开源大数据生态（如Spark, Flink, Iceberg, ClickHouse等）底层源码级开发或社区贡献经验者优先
熟悉Ray等分布式AI计算框架内核，或具备大规模异构资源调度与计算下推实战经验者优先
工作职责
多模存储与智能表架构设计：负责多模态数据（向量、文本、文件等）高并发、大容量存储引擎架构设计，研发多模态统一智能路由表结构（Smart Table/Multi-Modal Schema）与高效持久化存储机制
融合计算与查询优化：设计并实现跨模态融合查询执行引擎，优化标量+向量混合过滤、多模态联合检索等复杂算子的下推、算子融合与并行执行路径，降低查询延迟并提升吞吐
AI负载与分布式计算下沉：针对大模型多模态检索等AI工作负载，深度优化内存管理与多级缓存策略
探索与Ray等AI计算框架及大数据计算引擎的下沉融合计算，提升海量数据实时检索与分析性能
架构演进与技术攻关：推动多模态数据库内核向存算分离、Serverless弹性扩展演进
攻克高并发写入下的索引实时更新、降低尾部延迟（Tail Latency）等关键工程难题，保持产品技术领先性
优先资格
对HNSW/IVF等向量索引算法及文本/全文检索有实际研发与性能调优经验者优先
具备开源大数据生态（如Spark, Flink, Iceberg, ClickHouse等）底层源码级开发或社区贡献经验者优先
熟悉Ray等分布式AI计算框架内核，或具备大规模异构资源调度与计算下推实战经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- AI原生多模数据库是前沿方向，技术稀缺性强，市场价值高
- 团队注重技术沉淀，鼓励开源贡献，有良好的技术氛围
- 技术栈深，要求高，需要持续学习底层原理和源码，工作强度可能较大
- 数据库内核研发周期长，需要耐心和毅力，成果见效慢
缺点 / 挑战
- 腾讯平台大，技术积累深厚，能接触大规模真实场景，技术挑战大，成长快
- 竞争激烈，需要不断保持技术领先，压力较大
- 适合对底层系统有浓厚兴趣、精通C++/Rust、热爱技术挑战、愿意深耕数据库内核领域的工程师
角色解读
- 在腾讯数据库内核团队，可成长为数据库内核技术专家，主导核心模块设计
- 有机会参与开源社区，提升行业影响力，向技术管理或架构师方向发展
- 随着AI与数据库融合趋势，可向AI基础设施、分布式计算等前沿领域拓展
- 负责多模态数据库内核的存储引擎设计，包括向量、文本等数据的统一存储与索引结构
- 优化跨模态查询执行引擎，实现标量+向量混合过滤、多模态联合检索的算子下推与并行执行
- 针对AI负载进行内存与缓存优化，探索与Ray等分布式计算框架的融合，提升海量数据实时检索性能
- 推动数据库向存算分离、Serverless演进，解决高并发写入下的索引实时更新与尾部延迟问题
- 精通C/C++或Rust，具备扎实的系统编程能力，熟悉Linux内核、多线程、并发控制、内存管理
- 深入理解数据库内核、分布式存储、搜索引擎或大数据引擎（如Spark、Flink、ClickHouse）的底层原理
- 熟悉向量索引算法（HNSW、IVF）和全文检索技术，有源码级研发经验
- 了解Ray等分布式AI计算框架，具备异构资源调度与计算下推经验者优先
申请策略
- 关注腾讯云数据库团队的技术博客，了解产品方向
- 在简历中体现对AI与数据库融合趋势的理解，展示技术热情
- 突出数据库内核、分布式存储或搜索引擎的研发经验，特别是源码级开发或性能调优案例
- 强调C++/Rust编程能力，展示底层系统设计、并发控制、内存优化等具体项目
- 如有开源社区贡献，如Spark、Flink、ClickHouse等，务必列出
- 展示对向量索引算法（HNSW/IVF）或向量数据库（Milvus、FAISS）的深入理解
- 深入阅读OpenSearch、Milvus等源码，理解其索引与查询实现
- 学习Ray框架，了解分布式计算与调度原理
面试指南
- 采用STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出技术难点和你的贡献
- 结合底层原理，从数据结构、算法、系统设计等角度分析问题，展示深度
- 强调实际调优经验，如使用性能分析工具、优化前后对比数据
- 请详细讲一下你参与过的数据库内核或存储引擎项目，你负责哪些模块？
- 如何优化向量索引的查询性能？请结合HNSW或IVF算法
- 在C++中如何实现高效的内存池？
- 如何解决高并发写入下的索引实时更新问题？
- 谈谈你对存算分离架构的理解，以及如何实现Serverless弹性扩展？
职位点评
75
综合评分
腾讯AI数据库内核研发，技术前沿，薪资面议，WLB不确定。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技术成长、对底层系统有热情、能接受一定工作强度的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
腾讯作为大厂，薪资福利有竞争力，但具体薪资未披露，需面议。
薪资信号面议 (30K-60K/月)
成长发展
90较高
岗位技术前沿，涉及AI与数据库融合，成长空间大，但JD未明确提及晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、Rust、向量索引、HNSW、IVF、Ray、存算分离、Serverless
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在成都，但JD未提及弹性办公或远程，可能需现场办公，WLB不明确。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
数据库内核研发对技术基础设施有重要价值，但社会影响力不直接。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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