主分类：云基础设施与系统软件研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "云数据库管控调度研发工程师(北京/深圳)",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "TEG",
"location": "深圳",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
"company_name": "腾讯",
"company_industry": "互联网 / 科技 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "tencent.com",
"company_description": "腾讯是一家互联网和科技公司，业务覆盖通信与社交、数字内容、游戏、金融科技、企业服务、云计算与人工智能等方向。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.参与云原生数据库资源调度系统的架构设计与核心模块研发，方向涵盖调度策略、弹性伸缩、装箱优化等；\r\n2.负责海量元数据管理系统的设计与优化，解决超大规模集群下的性能、一致性与高可用挑战；\r\n3.设计并落地混合负载场景下的资源隔离与 QoS 控制方案，保障多租户场景的服务稳定性；\r\n4.基于业务负载特征构建资源预测模型，推动弹性调度与容量管理的智能化演进；\r\n5.参与多模态集群统一管控平面的建设，提升整体运维效率与可观测性；\r\n6.探索 AI/ML 技术在调度优化、异常识别、根因分析等场景的工程化落地。",
"requirements_text": "1.3 年以上分布式系统、云原生基础设施或数据库内核研发经验；\r\n2.深入理解分布式调度系统原理，有 Kubernetes 调度器、云数据库管控系统或大规模资源管理平台（如 Yarn、Mesos）的开发经验；\r\n3.有元数据管理、分布式 KV 存储（如 etcd、TiKV）或 Catalog 系统的设计与开发经验；\r\n4.熟悉负载预测、容量规划或在线资源优化相关方向，有实际工程落地经验；\r\n5.对分布式系统有深入理解，熟悉 Raft / Paxos 协议及一致性模型，具备扎实的系统编程能力（C++ / Go / Rust）；\r\n6.有机器学习或强化学习在系统调度、资源管理场景应用经验者优先；有 OSDI / SOSP / VLDB / SIGMOD 等顶会论文发表，或知名开源项目 Contributor 经验者优先。",
"skills": [AI生成
"C++",
"Rust",
"Kubernetes",
"机器学习",
"强化学习",
"分布式系统",
"数据库",
"Go"
],
"preferred_qualifications": "6.有机器学习或强化学习在系统调度、资源管理场景应用经验者优先；有 OSDI / SOSP / VLDB / SIGMOD 等顶会论文发表，或知名开源项目 Contributor 经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
"posting_id": "2044972213014261760",
"post_date": "2026-08-21",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
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"fulltext": "云数据库管控调度研发工程师(北京/深圳)\n1.参与云原生数据库资源调度系统的架构设计与核心模块研发，方向涵盖调度策略、弹性伸缩、装箱优化等；\r\n2.负责海量元数据管理系统的设计与优化，解决超大规模集群下的性能、一致性与高可用挑战；\r\n3.设计并落地混合负载场景下的资源隔离与 QoS 控制方案，保障多租户场景的服务稳定性；\r\n4.基于业务负载特征构建资源预测模型，推动弹性调度与容量管理的智能化演进；\r\n5.参与多模态集群统一管控平面的建设，提升整体运维效率与可观测性；\r\n6.探索 AI/ML 技术在调度优化、异常识别、根因分析等场景的工程化落地。\n1.3 年以上分布式系统、云原生基础设施或数据库内核研发经验；\r\n2.深入理解分布式调度系统原理，有 Kubernetes 调度器、云数据库管控系统或大规模资源管理平台（如 Yarn、Mesos）的开发经验；\r\n3.有元数据管理、分布式 KV 存储（如 etcd、TiKV）或 Catalog 系统的设计与开发经验；\r\n4.熟悉负载预测、容量规划或在线资源优化相关方向，有实际工程落地经验；\r\n5.对分布式系统有深入理解，熟悉 Raft / Paxos 协议及一致性模型，具备扎实的系统编程能力（C++ / Go / Rust）；\r\n6.有机器学习或强化学习在系统调度、资源管理场景应用经验者优先；有 OSDI / SOSP / VLDB / SIGMOD 等顶会论文发表，或知名开源项目 Contributor 经验者优先。",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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