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        "degree": "2027届获得本科及以上学历",
        "language": "未披露",AI生成
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        "responsibilities": "团队介绍：字节跳动基础设施部门，负责字节跳动的全栈算力基础设施，从芯片服务器产研、到超大规模数据中心，到传统云平台和如今的AI Native Cloud，全方位为抖音、豆包、今日头条、飞书、火山引擎等各类产品提供领先、稳定的百万量级大规模算力基础设施服务。我们的领域涵盖数据中心建设、内核操作系统开发、服务器集群管理、高速网络通信、EB级数据存储体系、搜索型数据库探索、基于LLM的AI基础设施的研发调度与治理等，致力于打造业界领先的、面向LLM的AI云原生基础设施架构与产品矩阵。\n\n1、参与AI时代的数据库产品研发与架构设计，包括但不限于：Mem0、Agent RAG、Serverless PG、ContextSearch、Supabase、Lakebase等；\n2、参与AI数据库前沿技术探索，包括但不限于：Multi-Agent/Agentic RAG/DeepResearch前沿研究（LLM×检索)、向量检索算法研究（算法×系统×硬件协同)、多模态查询处理、基于AI Agent工作流的基础设施自动优化等；\n3、参与数据库智能策略研发：基于AI的数据库性能调优系统，包括自动索引推荐、查询计划优化、资源分配策略等；构建智能监控系统，实现异常检测、根因分析、容量预测等AIOps能力；\n4、参与AI与数据库结合的实践方案探索与落地：探索AI技术和数据库各产品结合的最佳实践方案并落地，服务超大规模的集团内部业务及火山引擎业务。",
        "requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历，计算机、数据科学、人工智能相关专业；\n2、熟悉Go/Java/Python/C++语言中的一种，对代码质量有追求；\n3、掌握扎实的计算机基础知识，深入理解数据结构、算法和操作系统知识；\n4、有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分。\n\n加分项：\n1、了解AI领域的基本概念和常用算法，在数据库、信息检索、机器学习或人工智能系统相关领域有高质量论文、开源影响力或代表性技术成果；\n2、有Agent Memory、用户画像、搜广推特征平台、知识库等相关研究或工程经验；\n3、有AI Agent、研发AI工作流等相关实践经验；\n4、具备SQL引擎扩展开发经验，如自定义UDF/存储过程集成AI模型；\n5、参与过AI4DB或DB4AI类开源项目，如Apache MADlib、Mem0、MemOS、MemU。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "Java",
            "C++",
            "SQL",
            "机器学习",
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    "fulltext": "数据库开发工程师 - AI算力基础设施\n职位描述\n团队介绍：字节跳动基础设施部门，负责字节跳动的全栈算力基础设施，从芯片服务器产研、到超大规模数据中心，到传统云平台和如今的AI Native Cloud，全方位为抖音、豆包、今日头条、飞书、火山引擎等各类产品提供领先、稳定的百万量级大规模算力基础设施服务。我们的领域涵盖数据中心建设、内核操作系统开发、服务器集群管理、高速网络通信、EB级数据存储体系、搜索型数据库探索、基于LLM的AI基础设施的研发调度与治理等，致力于打造业界领先的、面向LLM的AI云原生基础设施架构与产品矩阵。\n\n1、参与AI时代的数据库产品研发与架构设计，包括但不限于：Mem0、Agent RAG、Serverless PG、ContextSearch、Supabase、Lakebase等；\n2、参与AI数据库前沿技术探索，包括但不限于：Multi-Agent/Agentic RAG/DeepResearch前沿研究（LLM×检索)、向量检索算法研究（算法×系统×硬件协同)、多模态查询处理、基于AI Agent工作流的基础设施自动优化等；\n3、参与数据库智能策略研发：基于AI的数据库性能调优系统，包括自动索引推荐、查询计划优化、资源分配策略等；构建智能监控系统，实现异常检测、根因分析、容量预测等AIOps能力；\n4、参与AI与数据库结合的实践方案探索与落地：探索AI技术和数据库各产品结合的最佳实践方案并落地，服务超大规模的集团内部业务及火山引擎业务。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机、数据科学、人工智能相关专业；\n2、熟悉Go/Java/Python/C++语言中的一种，对代码质量有追求；\n3、掌握扎实的计算机基础知识，深入理解数据结构、算法和操作系统知识；\n4、有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分。\n\n加分项：\n1、了解AI领域的基本概念和常用算法，在数据库、信息检索、机器学习或人工智能系统相关领域有高质量论文、开源影响力或代表性技术成果；\n2、有Agent Memory、用户画像、搜广推特征平台、知识库等相关研究或工程经验；\n3、有AI Agent、研发AI工作流等相关实践经验；\n4、具备SQL引擎扩展开发经验，如自定义UDF/存储过程集成AI模型；\n5、参与过AI4DB或DB4AI类开源项目，如Apache MADlib、Mem0、MemOS、MemU。\n团队介绍：字节跳动基础设施部门，负责字节跳动的全栈算力基础设施，从芯片服务器产研、到超大规模数据中心，到传统云平台和如今的AI Native Cloud，全方位为抖音、豆包、今日头条、飞书、火山引擎等各类产品提供领先、稳定的百万量级大规模算力基础设施服务。我们的领域涵盖数据中心建设、内核操作系统开发、服务器集群管理、高速网络通信、EB级数据存储体系、搜索型数据库探索、基于LLM的AI基础设施的研发调度与治理等，致力于打造业界领先的、面向LLM的AI云原生基础设施架构与产品矩阵。\n\n1、参与AI时代的数据库产品研发与架构设计，包括但不限于：Mem0、Agent RAG、Serverless PG、ContextSearch、Supabase、Lakebase等；\n2、参与AI数据库前沿技术探索，包括但不限于：Multi-Agent/Agentic RAG/DeepResearch前沿研究（LLM×检索)、向量检索算法研究（算法×系统×硬件协同)、多模态查询处理、基于AI Agent工作流的基础设施自动优化等；\n3、参与数据库智能策略研发：基于AI的数据库性能调优系统，包括自动索引推荐、查询计划优化、资源分配策略等；构建智能监控系统，实现异常检测、根因分析、容量预测等AIOps能力；\n4、参与AI与数据库结合的实践方案探索与落地：探索AI技术和数据库各产品结合的最佳实践方案并落地，服务超大规模的集团内部业务及火山引擎业务。\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机、数据科学、人工智能相关专业；\n2、熟悉Go/Java/Python/C++语言中的一种，对代码质量有追求；\n3、掌握扎实的计算机基础知识，深入理解数据结构、算法和操作系统知识；\n4、有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分。\n\n加分项：\n1、了解AI领域的基本概念和常用算法，在数据库、信息检索、机器学习或人工智能系统相关领域有高质量论文、开源影响力或代表性技术成果；\n2、有Agent Memory、用户画像、搜广推特征平台、知识库等相关研究或工程经验；\n3、有AI Agent、研发AI工作流等相关实践经验；\n4、具备SQL引擎扩展开发经验，如自定义UDF/存储过程集成AI模型；\n5、参与过AI4DB或DB4AI类开源项目，如Apache MADlib、Mem0、MemOS、MemU。",
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