1. 参与分布式数据库计算引擎设计与研发，负责数据查询优化、执行器、向量化计算相关功能编码与迭代。 2. 参与存储引擎模块研发，围绕 LSM‑Tree/B + 树、缓存、数据压缩、事务，完成读写链路的开发与改进。 3. 负责网络 IO 与 RPC 通信相关开发，优化跨节点交互逻辑，降低分布式场景下的延迟与 IO 开销。 4. 基于数据结构与算法完成核心逻辑实现，针对索引、聚合、连接算子做算法层面的性能优化，提升整体查询效率。 5. 开展问题排查与性能调优，定位计算、存储、网络链路中的各类性能瓶颈，编写测试用例，验证功能正确性与性能指标，落地对应的优化方案。 1. 计算机、软件工程等相关专业，硕士及以上应届毕业生，具备扎实计算机系统基础。 2. 掌握数据库基础原理，理解事务 ACID、MVCC、优化器、执行器等核心机制；了解 AI 与数据库结合的基础方向，熟悉向量计算、向量索引、AI 原生数据处理相关概念优先。 3. 熟悉存储 IO 模型、网络 TCP/RPC 基础，对计算、存储、网络三者交互有基本认知。 4. 熟练使用Java / Rust / Go 任意一门系统编程语言，具备良好工程编码能力，了解 AI 推理算子、向量化运算基础概念者加分。 5. 有开源数据库源码阅读、分布式存储、AI 数据处理相关项目实践优先，重视底层技术好奇心与问题钻研能力。