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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"job_title": "研究型实习生 - Lindorm海量多模数据平台技术研究",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"responsibilities": "Lindorm数据库的定位是AI时代的海量多模数据平台，目前Lindorm针对高并发在线、泛时序数据、搜索和AI几个主要业务场景提供了多模数据的存储、检索、分析与AI推理服务。如何实现针对多个不同业务场景下复杂各异数据模型的高效存储与处理，以及探索如何更好利用AI来对非结构化数据进行分析和理解，实现结构化数据与非结构化数据的融合处理，都存在巨大的挑战。如今AI技术发展迅速，我们希望能够进一步探索多模数据和AI结合的更多场景，将Lindorm数据库打造成AI应用的基础设施。\n基于以上背景，本项目重点聚焦如下技术问题的研究：\n1、探索如何在一个统一的数据库框架和底座下高效存储和处理包括宽表、时序、JSON、向量等复杂数据模型；\n2、探索数据库如何更好地利用Data + AI来增强数据库分析和处理文本、图像、语音和视频等非结构化数据的能力，方便用户开发和部署AI应用，挖掘数据价值。",
"requirements_text": "1、功能完整的原型代码，相关技术经过验证，具备合入产品的要求，用Java / C ++等实现； \n2、描述清晰的设计文档，包括验证的方法；\n3、详细的产品性能、功能正确性、业务落地可行性等测试报告，具备明显的技术指标提升；\n4、发表阿里认可的CCF-A类或者领域内顶级会议、期刊论文；\n5、专利申请。",
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"fulltext": "研究型实习生 - Lindorm海量多模数据平台技术研究\n研究型实习生 - Lindorm海量多模数据平台技术研究\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2027-11-01 - 2030-01-01\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴研究型实习生\n工作地点：杭州 / 深圳\n\n职位描述\nLindorm数据库的定位是AI时代的海量多模数据平台，目前Lindorm针对高并发在线、泛时序数据、搜索和AI几个主要业务场景提供了多模数据的存储、检索、分析与AI推理服务。如何实现针对多个不同业务场景下复杂各异数据模型的高效存储与处理，以及探索如何更好利用AI来对非结构化数据进行分析和理解，实现结构化数据与非结构化数据的融合处理，都存在巨大的挑战。如今AI技术发展迅速，我们希望能够进一步探索多模数据和AI结合的更多场景，将Lindorm数据库打造成AI应用的基础设施。\n基于以上背景，本项目重点聚焦如下技术问题的研究：\n1、探索如何在一个统一的数据库框架和底座下高效存储和处理包括宽表、时序、JSON、向量等复杂数据模型；\n2、探索数据库如何更好地利用Data + AI来增强数据库分析和处理文本、图像、语音和视频等非结构化数据的能力，方便用户开发和部署AI应用，挖掘数据价值。\n\n职位要求\n1、功能完整的原型代码，相关技术经过验证，具备合入产品的要求，用Java / C ++等实现； \n2、描述清晰的设计文档，包括验证的方法；\n3、详细的产品性能、功能正确性、业务落地可行性等测试报告，具备明显的技术指标提升；\n4、发表阿里认可的CCF-A类或者领域内顶级会议、期刊论文；\n5、专利申请。\n\n在招业务\n阿里云\nLindorm数据库的定位是AI时代的海量多模数据平台，目前Lindorm针对高并发在线、泛时序数据、搜索和AI几个主要业务场景提供了多模数据的存储、检索、分析与AI推理服务。如何实现针对多个不同业务场景下复杂各异数据模型的高效存储与处理，以及探索如何更好利用AI来对非结构化数据进行分析和理解，实现结构化数据与非结构化数据的融合处理，都存在巨大的挑战。如今AI技术发展迅速，我们希望能够进一步探索多模数据和AI结合的更多场景，将Lindorm数据库打造成AI应用的基础设施。\n基于以上背景，本项目重点聚焦如下技术问题的研究：\n1、探索如何在一个统一的数据库框架和底座下高效存储和处理包括宽表、时序、JSON、向量等复杂数据模型；\n2、探索数据库如何更好地利用Data + AI来增强数据库分析和处理文本、图像、语音和视频等非结构化数据的能力，方便用户开发和部署AI应用，挖掘数据价值。\n1、功能完整的原型代码，相关技术经过验证，具备合入产品的要求，用Java / C ++等实现； \n2、描述清晰的设计文档，包括验证的方法；\n3、详细的产品性能、功能正确性、业务落地可行性等测试报告，具备明显的技术指标提升；\n4、发表阿里认可的CCF-A类或者领域内顶级会议、期刊论文；\n5、专利申请。",
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