OceanBase-AI存储研发工程师-OceanBase

优缺点分析

角色解读

• 成为分布式数据库领域的专家，主导核心模块设计，晋升为技术Leader
• 横向拓展至AI与数据库结合方向，参与AI原生数据库架构创新
• 在蚂蚁集团内部晋升为高级工程师/架构师，或向技术管理方向发展
• 负责OceanBase AI湖库存储引擎的核心功能研发，包括数据存储、索引、事务等模块的设计与实现
• 参与分布式数据库系统的架构设计，解决大规模数据场景下的性能、可靠性等难题
• 与团队成员协作，进行代码评审、技术讨论，推动方案落地并交付高质量产品
• 熟练掌握至少一门编程语言（C/C++/Java/Python/Go），具备扎实的系统编程能力
• 深入理解分布式存储系统原理，有大规模分布式存储/缓存/数据库开发经验
• 熟悉主流数据库（如MySQL、PostgreSQL）或新型数据库（如TiDB、HBase）的架构，对存储引擎有深入认识

申请策略

• 关注OceanBase开源社区，了解其技术演进方向，面试中展示你对产品的热情
• 准备一个你解决过的复杂分布式问题的案例，用STAR法则清晰阐述
• 突出分布式存储或数据库项目的核心职责，强调你在其中的贡献和成果
• 展示对存储引擎（如B+树、LSM-Tree）或分布式一致性协议（如Paxos/Raft）的理解
• 列出熟悉的编程语言及性能优化经验，用数据量化成果（如延迟降低、吞吐提升）
• 提前复习OceanBase等分布式数据库的架构文档，了解其存储引擎设计
• 补充C/C++内存管理、并发编程等相关知识，准备系统设计面试
• 了解AI场景下对存储的需求，如向量检索、大模型数据管理

面试指南

• 对于系统设计类问题，先用全局视角说明系统目标，再分模块讨论，最后总结权衡
• 对于原理类问题，先给出定义，再对比优缺点，并举例实际应用场景
• 对于问题解决类问题，采用STAR法则：情境、任务、行动、结果
• 请介绍一个你参与过的分布式存储系统，重点说明存储引擎的设计？
• LSM-Tree与B+树各有什么优缺点？适用于什么场景？
• 如何保证分布式数据库的数据一致性和高可用？
• 假设要设计一个支持AI向量检索的存储引擎，你会怎么设计？
• 如何调试一个复杂的分布式系统性能问题？