研究型实习生-学习型查询优化的研究和应用

招聘职位描述：寻找顶尖的系统和AI复合人才，加入国际一流国内领先的阿里云自研大数据平台ODPS团队，参与全面提升系统智能优化能力。这里有海量的数据、用户场景、数十万台的服务器、复杂庞大的系统，来等待您利用AI的能力去擦出智能和计算的火花。 具体职责包括：

1. 探索下一代增量计算范式：包括寻找更优的增量计算算法、如何智能物化中间状态、如何选择全局最优的执行计划和自适应地处理数据变化特征；
2. 探索下一代Learned-Based-Optimizer：利用AI能力，克服传统优化器的局限性，打造下一代AI-based query optimizer，提升引擎核心优化能力；
3. 自动物化视图：作业集合中自动识别公共部分，基于整体最优的原则，选择出最合适的计算部分作为物化视图，结合物化视图查询改写能力，节约成本和提升性能；
4. 智能数据排布：通过历史wodload的分析，产生全局最优的数据排布方案，减少作业扫描数据量。

1. 计算机科学、人工智能、数学或其他相关专业博士；
2. 有扎实的AI for DB/AI for system理论背景和丰富的实战落地经验；
3. 有扎实的算法和系统开发能力，具备深厚的Java/C++编程能力；
4. 熟悉大数据/分布式计算领域，有查询优化有深刻的理解；熟悉主流的数仓产品、计算引擎，如snowflake、bigquery、spark、starrocks等；
5. 热爱技术，追求卓越，勇于探索，不仅善于解决问题，更能定义新问题、发现新方法。善于沟通与团队协作，能够快速适应变化；
6. 前沿技术研究：跟踪领域内的最新研究进展，发表过VLDB、SIGMOD以及其他同等级高水平学术论文。