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数据库研发工程师-【AI Native-数据库网关产品】
数据库研发工程师-【AI Native-数据库网关产品】
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据库管理
数据库管理
Raft/Paxos
Sql优化
云原生
分布式系统
数据库内核
稳定性保障
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
前沿AI数据库研发岗、技术成长空间大、大厂平台背书，但需适应高强度研发节奏。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.5万
比数据库管理中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2910 个在招
市场机会
选择适中
北京 · 数据库管理 · 20 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责构建面向AI基础设施的AI原生数据库平台，通过统一接入代理提供数据库分支、多版本管理及自然语言交互等核心能力
同时深度参与分布式中间件集群的内核开发与稳定性治理，涵盖性能优化、容量规划与应急响应，全面支撑AI业务场景下的高可用与弹性扩展需求
最低要求
熟悉 C / C++ / Python / Golang / Java 中至少一种语言，工程基本功扎实
熟悉多线程、网络编程和分布式系统开发，具备复杂系统的分析与实现能力
深入理解主流关系型数据库原理与运行机制，熟悉 MySQL 体系
熟悉 gRPC、etcd、Kubernetes 等开源项目，具备云原生系统开发经验者优先
熟悉 MySQL、InnoDB、RocksDB、Vitess 源码或核心机制者优先
了解 SQL 解析、语法树和查询计划，对执行引擎或 SQL 优化有一定理解者优先
了解 Raft、Paxos 等一致性算法者优先
具备稳定性意识和复杂问题解决能力，能发现、拆解问题并推动工程落地
工作职责
建设 AI Native 数据库服务：面向 AI Infra 架构演进，以数据库接入代理 kwaiproxy 为统一入口，建设 AI Native 数据库平台，提供数据库分支（Branch）、多版本、多租户及自然语言交互能力，满足 AI 业务对数据库弹性、隔离与易用性的要求
打造数据库工具生态系统：持续建设可复用、可扩展、高可用的数据库工具生态（包括但不限于迁移、结转、Diff、闪回等），支撑多业务场景自助接入，结合平台 AI 能力逐步沉淀智能化运维工具
参与分布式中间件集群（kshard）的内核开发与稳定性保障：负责kshard集群的稳定性保障与治理，新feature的开发，参与故障响应、性能优化、容量规划、风险识别与应急恢复，提升集群的可用性、可观测性和故障恢复效率
优先资格
加分项：
有数据库内核、数据库中间件、数据库平台或大规模分布式系统研发经验
在数据库代理、数据迁移、数据校验、闪回恢复等方向有实际落地成果
有开源项目贡献、技术专利、论文或其他代表性技术成果
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托大厂核心基建团队，能接触海量数据场景与顶级技术资源
- 个人技术成长曲线陡峭，行业认可度高
- 涉及数据库内核与分布式共识算法，学习曲线陡峭且调试难度大
- 跨团队协作频繁，需具备极强的工程落地与推动能力
- 适合追求技术深度、热爱底层系统研发、具备强抗压能力与复杂问题拆解能力的工程师
缺点 / 挑战
- 聚焦AI Native数据库前沿赛道，技术栈极具挑战性与前瞻性
- 需承担核心集群稳定性保障责任，线上故障应急压力较大
角色解读
- 可向数据库内核专家、分布式系统架构师或基础架构技术负责人方向发展
- 随着AI Infra领域快速发展，也可转型为AI数据平台技术Leader或前沿技术研究员
- 负责构建面向AI业务的AI原生数据库平台，提供分支管理与自然语言交互等创新能力
- 深度参与分布式中间件集群的内核开发与稳定性治理，保障高可用与性能优化
- 搭建数据库工具生态，集成智能运维能力以提升自助接入效率
- 精通至少一门主流编程语言（C++/Go/Java等），具备扎实的底层工程基础
- 深入理解MySQL架构及存储引擎原理，熟悉分布式共识算法与云原生技术栈
- 拥有复杂的系统分析、性能调优及故障排查能力
申请策略
- 提前研究快手AI Infra业务布局与技术博客，准备针对数据库代理或中间件稳定性的实战案例
- 面试时注重展现底层思维与系统性解决问题的方法论
- 突出分布式系统设计与实战经验，详细列举MySQL/Vitess等源码阅读或二次开发经历
- 量化展示性能优化、故障排查及高可用架构设计的具体成果
- 强调开源贡献或技术专利等硬核背书
- 深入研读Raft/Paxos等一致性协议源码，强化网络编程与多线程并发控制能力
- 补充Kubernetes云原生组件开发经验，熟悉SQL执行引擎与查询优化原理
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答，先明确背景与约束条件，再阐述技术选型依据与核心难点，接着说明具体实施步骤与数据验证结果，最后总结复盘与后续优化方案
- 请详细描述你优化过的最复杂的数据库或分布式系统问题及解决思路？
- MySQL InnoDB的MVCC机制是如何实现的？
- 如何设计一个高可用的数据库分片路由策略？
- 面对线上集群突发性能抖动，你的排查与恢复流程是什么？
- 系统复习操作系统、计算机网络与数据结构底层知识
- 梳理过往项目中与存储引擎、分布式事务或高可用架构相关的关键代码与设计图
- 模拟演练线上故障应急处理的标准化SOP
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活65
使命价值78
薪资福利
85较高
头部互联网大厂提供具有市场竞争力的薪酬包，结合上市企业稳定性与完善福利体系，对补偿性动机满足度较高。
薪资信号偏高 (3.0千–6.0万/月)
成长发展
92较高
岗位直击AI Native数据库与分布式内核前沿领域，技术栈先进且业务场景复杂，为技术人员提供了极佳的成长空间与晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Native、MySQL、Kubernetes、Raft、Paxos、Vitess
业务类型profit_center
工作生活
65中等
互联网大厂标准工作节奏，虽未明确提及弹性工时，但核心研发岗通常面临一定的项目交付与线上维稳压力，WLB中等。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
78中等
致力于构建AI基础设施底座，推动数据库技术向AI原生演进，对提升行业技术边界与赋能AI业务发展具有显著价值。
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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