研究型实习生 - 面向AI场景下的数据库资源优化

面向AI场景下数据库资源优化系统研发，具体职责包括：

1. 设计基于深度强化学习（DRL）的CPU/GPU混合负载调度框架，构建基于负载管理器、资源调度器的动态资源分配模型，实现资源利用率与服务质量（QoS）的联合优化；
2. 研发“资源预热+缓存预热+计算编排”混合架构，通过热点数据预测模型、计算节点池化技术及数据预热机制，突破对象存储（OSS）水平弹性的性能瓶颈；
3. 基于Neon分支技术改进动态数据隔离机制，设计多分支场景下的共享数据访问优化策略，在零冗余存储前提下保障租户间、branch间安全隔离，同时提升多分支并发场景下的数据访问吞吐量。

1. 扎实的工程能力，优良的编程风格，熟悉JAVA/Python/C++语言和常用设计模式，具备复杂系统的设计开 发调试能力；
2. 优良的沟通表达能力、团队合作意识和经验；具备快速学习的能力，以及深入钻研技术问题的耐心；
3. 熟悉Kubernets，RAY等开源调度框架； 加分项：
4. 有突出的学术背景和创新研究能力；
5. 有混合算力优化经验。