分布式数据库研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 从数据库内核开发工程师成长为分布式系统架构师或技术专家，主导核心模块设计
• 向技术管理方向发展，带领团队攻坚数据库领域难题
• 横向拓展至AI基础设施方向，结合Database for AI趋势成为复合型人才
• 负责快手自研PB级分布式NewSQL数据库的内核研发与维护，包括存储引擎、计算引擎等核心模块
• 解决分布式系统中的容错、高可用性、性能和规模性挑战，优化系统稳定性与效率
• 参与新技术探索，如多模态数据库、Database for AI，推动技术演进
• 精通C/C++/Golang，扎实的Linux系统编程能力，熟悉多线程、网络编程、分布式系统开发
• 深入理解分布式存储和数据库原理，具备TiDB、PolarDB、RocksDB等实际经验
• 熟悉NewSQL/SQL或向量数据库执行优化模块设计与开发，有数据库计算层经验

申请策略

• 研究快手数据库技术栈和业务场景，在面试中展现对该方向的思考
• 准备一个完整的项目经历，从问题定义、方案设计到实现效果，能清晰讲述技术决策
• 突出在分布式数据库或存储系统上的实际项目经验，强调具体设计、优化和成果
• 详细描述对C/C++/Golang熟练度，以及Linux系统编程、多线程、网络编程的实战案例
• 如果参与过NewSQL或向量数据库研发，重点展示模块设计、性能调优、容错机制等
• 系统复习分布式一致性协议（Raft/Paxos）、存储引擎（LSM-Tree/B+Tree）等核心知识
• 动手实践TiDB/Apache Doris等开源项目，贡献代码或深入源码
• 了解AI与数据库结合的最新论文，如AI for DB, Learned Index等

面试指南

• STAR法则：场景-任务-行动-结果，突出技术难点和个人贡献
• 原理+对比：先阐述核心概念，再对比不同方案优劣，展示系统性思考
• 技术演进：从问题出发，说明现有方案的局限性，自己如何改进或创新
• 请介绍你参与过的分布式存储系统设计，如何保证数据一致性和高可用？
• 在数据库内核开发中，你如何优化查询性能？举个例子
• 解释一下Raft协议，以及它在分布式数据库中的应用
• 向量数据库与传统数据库在索引和查询上有何不同？
• 你对Database for AI的理解是什么？有哪些技术挑战？