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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "阿里云智能-大数据引擎专家-计算平台事业部-MaxCompute-SQL 引擎",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "云智能集团",
"location": "北京 / 杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "数据研发"AI生成
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"company": {
"company_name": "阿里云",
"company_industry": "云计算 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "阿里云提供云基础设施、AI模型、智能体和计算服务。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "硕士",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 参与SQL引擎性能优化，深入分析线上业务SQL执行特征，定位性能瓶颈并设计针对性的优化方案。\n2. 负责SQL引擎控制链路的架构优化，设计和实现全链路Cache、异步化改造等方案，提升查询性能与系统稳定性。\n3. 参与SQL-AI融合能力建设，实现大模型、Agent与SQL引擎的集成方案，推动Data+AI场景落地。\n4. 参与SQL引擎与GPU等异构资源的适配开发，实现向量检索、多模态数据处理等新能力。\n5. 支持SQL引擎线上业务，排查疑难问题，完善可观测性建设，持续提升系统稳定性和用户体验。\n6. 跟踪大数据与AI融合领域的技术动态，参与关键技术预研与原型验证。",
"requirements_text": "1. 扎实的Java/C++后端开发功底，熟悉并发模型、内存管理、网络IO等核心技术，有分布式系统开发经验；\n2. 熟悉SQL引擎核心模块，在Codegen、向量化执行、CBO等方向有实践经验，能深入源码分析和定位性能问题，有Spark、StarRocks、Trino等引擎开发经验者优先；\n3. Hands-on，关注系统性能，善于从原理层面分析和解决性能瓶颈；\n4. 良好的跨团队协作能力，能与上下游团队有效沟通，推动技术方案落地；\n5. 对LLM、Agent等大模型技术有了解和学习热情，有SQL-AI融合方向实践经验者优先；\n6. 对技术趋势有一定判断力，能识别有价值的方向并主动投入；\n7. 有开源社区贡献或技术输出（专利、技术演讲等）者优先。",
"skills": [AI生成
"Java",
"C++",
"SQL",
"Spark",
"分布式系统",
"团队协作",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "2. 熟悉SQL引擎核心模块，在Codegen、向量化执行、CBO等方向有实践经验，能深入源码分析和定位性能问题，有Spark、StarRocks、Trino等引擎开发经验者优先；5. 对LLM、Agent等大模型技术有了解和学习热情，有SQL-AI融合方向实践经验者优先；7. 有开源社区贡献或技术输出（专利、技术演讲等）者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "阿里云智能-大数据引擎专家-计算平台事业部-MaxCompute-SQL 引擎\n阿里云智能-大数据引擎专家-计算平台事业部-MaxCompute-SQL 引擎\n\n基础信息\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n1. 参与SQL引擎性能优化，深入分析线上业务SQL执行特征，定位性能瓶颈并设计针对性的优化方案。\n2. 负责SQL引擎控制链路的架构优化，设计和实现全链路Cache、异步化改造等方案，提升查询性能与系统稳定性。\n3. 参与SQL-AI融合能力建设，实现大模型、Agent与SQL引擎的集成方案，推动Data+AI场景落地。\n4. 参与SQL引擎与GPU等异构资源的适配开发，实现向量检索、多模态数据处理等新能力。\n5. 支持SQL引擎线上业务，排查疑难问题，完善可观测性建设，持续提升系统稳定性和用户体验。\n6. 跟踪大数据与AI融合领域的技术动态，参与关键技术预研与原型验证。\n\n职位要求\n1. 扎实的Java/C++后端开发功底，熟悉并发模型、内存管理、网络IO等核心技术，有分布式系统开发经验；\n2. 熟悉SQL引擎核心模块，在Codegen、向量化执行、CBO等方向有实践经验，能深入源码分析和定位性能问题，有Spark、StarRocks、Trino等引擎开发经验者优先；\n3. Hands-on，关注系统性能，善于从原理层面分析和解决性能瓶颈；\n4. 良好的跨团队协作能力，能与上下游团队有效沟通，推动技术方案落地；\n5. 对LLM、Agent等大模型技术有了解和学习热情，有SQL-AI融合方向实践经验者优先；\n6. 对技术趋势有一定判断力，能识别有价值的方向并主动投入；\n7. 有开源社区贡献或技术输出（专利、技术演讲等）者优先。\n1. 参与SQL引擎性能优化，深入分析线上业务SQL执行特征，定位性能瓶颈并设计针对性的优化方案。\n2. 负责SQL引擎控制链路的架构优化，设计和实现全链路Cache、异步化改造等方案，提升查询性能与系统稳定性。\n3. 参与SQL-AI融合能力建设，实现大模型、Agent与SQL引擎的集成方案，推动Data+AI场景落地。\n4. 参与SQL引擎与GPU等异构资源的适配开发，实现向量检索、多模态数据处理等新能力。\n5. 支持SQL引擎线上业务，排查疑难问题，完善可观测性建设，持续提升系统稳定性和用户体验。\n6. 跟踪大数据与AI融合领域的技术动态，参与关键技术预研与原型验证。\n1. 扎实的Java/C++后端开发功底，熟悉并发模型、内存管理、网络IO等核心技术，有分布式系统开发经验；\n2. 熟悉SQL引擎核心模块，在Codegen、向量化执行、CBO等方向有实践经验，能深入源码分析和定位性能问题，有Spark、StarRocks、Trino等引擎开发经验者优先；\n3. Hands-on，关注系统性能，善于从原理层面分析和解决性能瓶颈；\n4. 良好的跨团队协作能力，能与上下游团队有效沟通，推动技术方案落地；\n5. 对LLM、Agent等大模型技术有了解和学习热情，有SQL-AI融合方向实践经验者优先；\n6. 对技术趋势有一定判断力，能识别有价值的方向并主动投入；\n7. 有开源社区贡献或技术输出（专利、技术演讲等）者优先。",
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