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研究型实习生 - AI和LakeHouse时代的HTAP查询性能优化研究
研究型实习生 - AI和LakeHouse时代的HTAP查询性能优化研究
发布于 大约 7 小时前实习/见习
杭州市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Apache Doris
Clickhouse
Duckdb
Htap
Lakehouse
Llm
Sql
性能优化
数据库
AI 估算 · 6k–12k
阿里巴巴研究型实习，博士待遇优厚，杭州生活成本适中，实习薪资具有竞争力。
职位详情
关于这个职位
这是一份阿里巴巴的数据库研究型实习岗位，专注于AI和LakeHouse时代的HTAP查询性能优化
你将参与前沿的SQL性能提升研究，有机会将学术成果发表为CCF-A类论文，并落地到阿里云和开源社区
适合对数据库系统研究充满热情、具备扎实工程能力的博士生或硕士生
最低要求
对数据分析领域有充分的热情，坚持做solid，可落地的研究
计算机科学、软件工程或相关专业博士、优异的研究型硕士
扎实的工程能力，有过复杂系统的调优经验
工作职责
期待你通过创新的方法实现SQL性能在新场景下的数量级的提升，将学术成果发表成CCF-A类论文，可进一步在阿里云落地和贡献给开源社区
研究方向包括不限于：1) 多模态HTAP数据分析性能加速
) SQL在多模态场景下的语义扩展
) 探索SQL执行引擎范式，突破code gen和向量化执行等上一代执行模式
） 针对新硬件设计新的SQL算子和数据结构
优先资格
擅长算法和数据结构，在OI/ACM比赛中获得过突出成绩
在数据库和系统领域发表过论文，包括不限于SIGMOD、VLDB、ICDE、 OSDI、 SOSP
热衷于开源社区，给开源数据分析产品（DuckDB、Velox、ClickHouse、Apache Doris等）贡献过性能优化相关的提交
对LLM（训练/推理/领域适配）等重点场景的系统优化或前沿算法有深入务实的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 阿里巴巴平台资源丰富，能够接触大规模真实数据和云环境，研究落地性强
- 研究方向处于数据库与AI交叉前沿，有较大创新空间和学术价值
- 可以发表顶级论文，提升个人学术声誉，并参与开源社区，扩大技术影响力
- 实习薪资相比正式岗位有限，且杭州生活成本需考虑
- 适合对数据库底层研究有强烈热情、拥有扎实系统能力并追求学术成就的博士生或优秀硕士生
缺点 / 挑战
- 要求高，需要同时具备扎实的工程能力和研究创新能力，挑战较大
- 研究型岗位竞争激烈，对产出有明确期待（如CCF-A论文），压力可能较大
角色解读
- 实习期间可深度参与前沿研究，积累学术成果并建立行业影响力
- 优秀者有机会转正为研究型工程师或研究员，继续在阿里云数据库团队深耕
- 长远可走向数据库领域的技术专家或学术大牛，在学术界或工业界引领方向
- 研究并优化HTAP查询性能，实现SQL性能在AI和LakeHouse场景下的数量级提升
- 探索SQL执行引擎的新范式，如突破code gen和向量化执行，设计针对新硬件的SQL算子和数据结构
- 将学术成果整理并发表为CCF-A类论文，并推动成果在阿里云落地和贡献至开源社区
- 扎实的数据库系统知识，熟悉查询执行引擎、索引、存储等核心模块
- 较强的工程实现能力，具备复杂系统的调优经验，熟悉C++或Java等语言
- 对算法和数据结构有深入理解，能应对高性能计算场景下的挑战
- 有前沿技术敏感度，熟悉LLM、LakeHouse等新兴技术方向
申请策略
- 在申请中展现你对数据库研究的热爱和对行业趋势的深度思考，可附带技术博客或开源贡献链接
- 提前准备一个你最有代表性的技术项目，并思考如何将它与岗位方向结合
- 突出在数据库或系统领域的论文发表、开源项目贡献，特别是性能优化相关经历
- 重点展示复杂系统调优的项目经验，包括优化思路、实施过程和量化成果
- 提及算法竞赛成绩（如OI/ACM）或对LLM系统的深入理解，体现综合能力
- 熟悉至少一个主流数据库执行引擎（如DuckDB、ClickHouse、Apache Doris）的内部实现
- 了解HTAP、LakeHouse等前沿架构，并动手实验相关系统
- 学习LLM推理优化知识，理解其在数据系统中的应用场景
面试指南
- 技术问题回答宜采用STAR法则：先说背景与目标（Situation & Task），再说明你采取的具体行动（Action），最后强调结果与量化影响（Result）
- 对于开放性问题，可先分享你的理解，再结合具体项目或案例论证，最后表达对未来的思考，展现逻辑性和求知欲
- 请介绍一个你参与过的数据库或系统性能优化项目，具体做了哪些工作？
- 你如何理解HTAP？你认为AI时代数据库面临哪些新挑战？
- 你熟悉哪些数据库执行引擎？请比较向量化和code gen的优劣
- 当SQL查询性能出现问题时，你会如何分析和定位瓶颈？
- 你是否有开源贡献经历？如何看待开源对数据库技术的影响？
- 深入复习数据库核心原理，尤其是查询执行、索引、并发控制等
职位点评
72
综合评分
阿里数据库研究型实习，前沿技术研究，学术成长突出，但薪资和WLB一般。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
更适合这类人
最适合追求技术深度和学术成长、愿意接受高强度研究挑战的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利55
成长发展95
工作生活50
使命价值70
薪资福利
55较低
实习薪资具有竞争力，但相比正式岗位有限，且未明确福利待遇，补偿性满足程度一般。
薪资信号未披露（AI估算：6K-12K/月）
成长发展
95较高
岗位提供顶级学术发表机会和前沿技术研究环境，成长空间大，能显著提升个人能力和行业影响力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈HTAP、SQL、LakeHouse、LLM、性能优化
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在杭州，需现场办公，未提及弹性或远程，工作强度可能较大，生活灵活度有限。
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
70中等
数据管理研究对技术发展有深远意义，但岗位社会直接影响力有限，使命感满足程度中等偏上。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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