主分类：数据库与存储系统研发
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": "AI 原生多模数据库管控研发工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "CSIG",
"location": "成都",
"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": "专业背景： 计算机相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.管控平台与生命周期管理： 负责云原生管控架构的设计与实现，构建覆盖集群一键部署、弹性扩缩容、备份恢复、版本平滑升级等全生命周期的自动化运维体系；\r\n2.资源调度与多租户隔离： 设计高效的分布式集群资源调度算法，支持 OpenSearch / 多模集群的高密度部署与动态负载均衡；实现多模态负载下的 CPU、内存、存储与 I/O 硬件级/软件级多租户隔离；\r\n3.生态融合与大规模集群管控： 研发支持 AI 计算集群以及大数据分析引擎协同调度的分布式管控机制，支撑大数据与 AI 任务混合部署下的高可用与弹性伸缩；\r\n4.可观测性与商业化落地： 构建针对向量及多模态数据负载的监控体系，研发指标采集、慢查询分析与故障自愈机制；推动管控架构在公有云场景下的快速交付，提升产品商业化落地效率。",
"requirements_text": "1.专业背景： 计算机相关专业本科及以上学历，3 年以上大规模分布式系统、云原生（Kubernetes/Operator）、数据库/搜索引擎 或大数据平台/数据湖 管控组件研发经验；\r\n2.核心技能： 精通 Go 或 Java，熟悉 Python 脚本语言，深入理解 Go 语言并发模型与性能优化；精通 Kubernetes 生态、CRD/Operator 深度开发模式；\r\n3.领域知识： 熟练掌握主流分布式中间件与监控体系（Prometheus, Grafana, OpenTelemetry 等）；熟悉 OpenSearch / ES 等分布式搜索引擎或 Hadoop/Spark/Flink 等大数据平台的大规模集群管控与自动化运维逻辑。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"Kubernetes",
"Spark",
"Hadoop",
"Flink",
"分布式系统",
"数据库",
"性能优化",
"Go"
],
"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
"posting_id": "2086660245152776192",
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2086660245152776192"
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"fulltext": "AI 原生多模数据库管控研发工程师\n在腾讯，后台开发工程师不仅是“又快又稳”的问题解决专家，更是生态共创者。你将与技术团队一同沉淀优质代码，让它成为我们共有的宝贵资产。在不同的业务场景和技术发展阶段，你的架构思维也将帮助更多协作团队拓展新的思考。我们也珍视你的挑战精神，同时欢迎你一起参与团队愿景、文化和产品方向的探讨。\n1.管控平台与生命周期管理： 负责云原生管控架构的设计与实现，构建覆盖集群一键部署、弹性扩缩容、备份恢复、版本平滑升级等全生命周期的自动化运维体系；\r\n2.资源调度与多租户隔离： 设计高效的分布式集群资源调度算法，支持 OpenSearch / 多模集群的高密度部署与动态负载均衡；实现多模态负载下的 CPU、内存、存储与 I/O 硬件级/软件级多租户隔离；\r\n3.生态融合与大规模集群管控： 研发支持 AI 计算集群以及大数据分析引擎协同调度的分布式管控机制，支撑大数据与 AI 任务混合部署下的高可用与弹性伸缩；\r\n4.可观测性与商业化落地： 构建针对向量及多模态数据负载的监控体系，研发指标采集、慢查询分析与故障自愈机制；推动管控架构在公有云场景下的快速交付，提升产品商业化落地效率。\n1.专业背景： 计算机相关专业本科及以上学历，3 年以上大规模分布式系统、云原生（Kubernetes/Operator）、数据库/搜索引擎 或大数据平台/数据湖 管控组件研发经验；\r\n2.核心技能： 精通 Go 或 Java，熟悉 Python 脚本语言，深入理解 Go 语言并发模型与性能优化；精通 Kubernetes 生态、CRD/Operator 深度开发模式；\r\n3.领域知识： 熟练掌握主流分布式中间件与监控体系（Prometheus, Grafana, OpenTelemetry 等）；熟悉 OpenSearch / ES 等分布式搜索引擎或 Hadoop/Spark/Flink 等大数据平台的大规模集群管控与自动化运维逻辑。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T019",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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