主分类：数据库与存储系统研发
辅助：通用算法研发（其他方向）（仅展示）
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": "数据库AI研究员/架构师-Data",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "成都",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "后端"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "bytedance.com",
"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 5,
"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责AI时代的数据库架构设计：涵盖支持AI/ML工作负载的新型数据库系统架构，优化AI模型训练与推理的数据访问效率；构建支持向量搜索、图计算、时序分析等AI场景的混合型数据库解决方案，探索LLM大模型与数据库系统的深度集成方案，如自然语言SQL生成、智能查询优化；\n2、负责数据库智能策略研发：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；开发自适应存储引擎，根据数据访问模式动态调整存储结构；\n3、负责AI数据基础设施构建：构建AI数据基础设施，如支持特征工程、模型训练、推理服务的全流程数据管道架构，实现数据库与机器学习框架（TensorFlow/PyTorch）的高效对接；\n4、负责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、专业与学历：计算机、数据科学、人工智能相关专业，本科及以上学历；熟悉Go/Java/Python/C++语言中的一种，对代码质量有追求；\n2、技术能力：具备扎实的数据库设计和优化能力，熟悉数据库索引、事务处理、存储过程等技术；深入了解AI领域的基本概念和常用算法，如机器学习、深度学习、自然语言处理等；掌握至少一种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch/XGBoost；\n3、工作经验：具有5年以上数据库架构设计或开发经验，其中至少2年在AI与数据库结合领域的实践经验；熟悉主流数据库系统，如MySQL、PostgreSQL等的原理和架构，有分布式数据库、NoSQL数据库应用经验者优先；\n4、加分项：熟悉向量化执行引擎、GPU数据库加速技术；\n5、加分项：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；\n6、加分项：在VLDB/SIGMOD等顶级会议发表过相关论文；主导过AI4DB或DB4AI类开源项目，如Apache MADlib。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"SQL",
"MySQL",
"PostgreSQL",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"自然语言处理",
"数据库",
"架构设计"
],
"preferred_qualifications": "熟悉主流数据库系统，如MySQL、PostgreSQL等的原理和架构，有分布式数据库、NoSQL数据库应用经验者优先；4、加分项：熟悉向量化执行引擎、GPU数据库加速技术；5、加分项：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；6、加分项：在VLDB/SIGMOD等顶级会议发表过相关论文",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"contact_methods": [
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"fulltext": "数据库AI研究员/架构师-Data\n职位描述\n1、负责AI时代的数据库架构设计：涵盖支持AI/ML工作负载的新型数据库系统架构，优化AI模型训练与推理的数据访问效率；构建支持向量搜索、图计算、时序分析等AI场景的混合型数据库解决方案，探索LLM大模型与数据库系统的深度集成方案，如自然语言SQL生成、智能查询优化；\n2、负责数据库智能策略研发：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；开发自适应存储引擎，根据数据访问模式动态调整存储结构；\n3、负责AI数据基础设施构建：构建AI数据基础设施，如支持特征工程、模型训练、推理服务的全流程数据管道架构，实现数据库与机器学习框架（TensorFlow/PyTorch）的高效对接；\n4、负责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、专业与学历：计算机、数据科学、人工智能相关专业，本科及以上学历；熟悉Go/Java/Python/C++语言中的一种，对代码质量有追求；\n2、技术能力：具备扎实的数据库设计和优化能力，熟悉数据库索引、事务处理、存储过程等技术；深入了解AI领域的基本概念和常用算法，如机器学习、深度学习、自然语言处理等；掌握至少一种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch/XGBoost；\n3、工作经验：具有5年以上数据库架构设计或开发经验，其中至少2年在AI与数据库结合领域的实践经验；熟悉主流数据库系统，如MySQL、PostgreSQL等的原理和架构，有分布式数据库、NoSQL数据库应用经验者优先；\n4、加分项：熟悉向量化执行引擎、GPU数据库加速技术；\n5、加分项：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；\n6、加分项：在VLDB/SIGMOD等顶级会议发表过相关论文；主导过AI4DB或DB4AI类开源项目，如Apache MADlib。\n1、负责AI时代的数据库架构设计：涵盖支持AI/ML工作负载的新型数据库系统架构，优化AI模型训练与推理的数据访问效率；构建支持向量搜索、图计算、时序分析等AI场景的混合型数据库解决方案，探索LLM大模型与数据库系统的深度集成方案，如自然语言SQL生成、智能查询优化；\n2、负责数据库智能策略研发：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；开发自适应存储引擎，根据数据访问模式动态调整存储结构；\n3、负责AI数据基础设施构建：构建AI数据基础设施，如支持特征工程、模型训练、推理服务的全流程数据管道架构，实现数据库与机器学习框架（TensorFlow/PyTorch）的高效对接；\n4、负责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、专业与学历：计算机、数据科学、人工智能相关专业，本科及以上学历；熟悉Go/Java/Python/C++语言中的一种，对代码质量有追求；\n2、技术能力：具备扎实的数据库设计和优化能力，熟悉数据库索引、事务处理、存储过程等技术；深入了解AI领域的基本概念和常用算法，如机器学习、深度学习、自然语言处理等；掌握至少一种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch/XGBoost；\n3、工作经验：具有5年以上数据库架构设计或开发经验，其中至少2年在AI与数据库结合领域的实践经验；熟悉主流数据库系统，如MySQL、PostgreSQL等的原理和架构，有分布式数据库、NoSQL数据库应用经验者优先；\n4、加分项：熟悉向量化执行引擎、GPU数据库加速技术；\n5、加分项：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；\n6、加分项：在VLDB/SIGMOD等顶级会议发表过相关论文；主导过AI4DB或DB4AI类开源项目，如Apache MADlib。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T019",
"std_aux_codes": [
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"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
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