Kanada
Stripe
Huawei Technologies Canada Co., Ltd.
Senior Researcher – KI-Datensysteme
Kanada
Markham, Ontario, Canada
SQLPostgreSQLC++RustGo
Automatische Übersetzung. Prüfe das Original.
Über die Stelle
Huawei Canada hat eine sofort zu besetzende Stelle für einen Forscher für eine Dauer von 12 Monaten.
Zusätzliche Informationen
Huawei Canada verpflichtet sich zu einem fairen, integrativen und barrierefreien Rekrutierungsprozess. Wenn Sie während eines beliebigen Stadiums des Einstellungsverfahrens angemessene Vorkehrungen benötigen, teilen Sie uns dies bitte mit, und wir werden mit Ihnen zusammenarbeiten, um Ihre Bedürfnisse zu erfüllen.
Alle Bewerbungen für diese Stelle werden direkt von unserem Einstellungsteam geprüft. Wir verwenden keine künstliche Intelligenz, um Kandidaten zu screenen oder auszuwählen.
Über das Team
Das 2014 gegründete Distributed Scheduling and Data Engine Lab ist das technische Innovationszentrum von Huawei Cloud in Kanada. Das Labor konzentriert sich auf die Erforschung und Entwicklung fortschrittlicher Cloud-Technologien und unterstützt die Produktentwicklung und iterative Optimierung seiner technischen Errungenschaften. Aktuelle Forschungsbereiche umfassen Cloud-native Datenbanken, intelligente SQL-Engines, LLM/Agent-Infrastrukturen und LLM/Agent-Evaluierungstechnologie. Das Labor fördert ein robustes technisches Umfeld, das die Zusammenarbeit mit Branchenexperten ermöglicht, um eine hochgradig wettbewerbsfähige Cloud-Plattform zu schaffen.
Über die Stelle
- Erforschung, Design und Prototyping von Datensystemen der nächsten Generation, die KI-Anwendungen unterstützen, einschließlich LLMs, KI-Agenten, RAG-Systemen und multimodalen Workloads.
- Design skalierbarer Architekturen für Agentenspeicher, semantische Abfragen, Vektorsuche, Wissensmanagement und KI-Datenlebenszyklusmanagement.
- Untersuchung und Bewertung von State-of-the-Art-Technologien in den Bereichen Vektordatenbanken, Graphdatenbanken, Data Lake Houses, Retrieval-Systeme, verteilte Speicherung und Cloud-native Infrastrukturen.
- Entwicklung von Proof-of-Concept-Systemen und produktionsreifen Komponenten unter Verwendung moderner Datenbanktechnologien und Prinzipien verteilter Systeme.
- Erforschung fortgeschrittener Fähigkeiten, einschließlich:
- Vektorsuche und Ähnlichkeitsabfrage
- Agentenspeichersysteme
- Integration von Wissensgraphen
- Semantische Indizierung und Abfrage
- Hybride transaktionale und analytische Verarbeitung für KI-Workloads
- KI-gesteuerte Abfrageoptimierung und autonome Datenbankfunktionen
- Überprüfung und Zusammenfassung aktueller Forschungsergebnisse von Top-Konferenzen wie SIGMOD, VLDB, CIDR, ICDE, OSDI, SOSP, NeurIPS, ICML und ICLR.
- Zusammenarbeit mit Ingenieuren und Forschern, um innovative Ideen in produktionsreife Technologien zu übersetzen.
- Beitrag zu Erfindungsmeldungen, Patentanmeldungen, technischen Berichten und Veröffentlichungen in führenden akademischen und industriellen Foren.
Die Zielvergütung pro Jahr (basierend auf 2,080 Stunden pro Jahr) reicht von $127,000 bis $225,000 abhängig von Ausbildung, Erfahrung und nachgewiesener Expertise.
Mindestanforderungen
Über den idealen Kandidaten
- Starke Programmierkenntnisse in C++, Rust, Go oder verwandten Systemprogrammiersprachen; Erfahrung mit Systemsoftwareentwicklung, Leistungsoptimierung, Debugging und verteilten Systemen.
- Verständnis moderner KI-Anwendungen wie LLMs, RAG-Pipelines, KI-Agenten, semantische Suche oder Vektorsuchsysteme.
- Vertrautheit mit Cloud-nativen Technologien, verteilten Speichersystemen, paralleler Datenverarbeitung, Konsistenzprotokollen und groß angelegten Systemarchitekturen; Erfahrung mit Datenbankinterna wie Speicher-Engines, Abfrageverarbeitung, Indizierung, Transaktionsmanagement, Nebenläufigkeitskontrolle und verteilten Datenbanken.
- Starker Forschungsgeist mit der Fähigkeit, sich schnell neue Technologien anzueignen, akademische Literatur zu analysieren und innovative Ideen zu prototypisieren; Frühere Veröffentlichungen, Patente oder Open-Source-Beiträge in den Bereichen Datenbanken, verteilte Systeme, KI-Infrastruktur oder verwandten Gebieten sind von Vorteil.
- Vertrautheit mit PostgreSQL oder anderen Open-Source-Datenbanksystemen und deren interner Architektur; Erfahrung mit Vektordatenbanken, Graphdatenbanken, Wissensgraphen oder KI-Datensystemtechnologien.
- Erfahrung in der Entwicklung von Datenbankerweiterungen oder KI-bezogenen Datensystemkomponenten (z. B. pgvector, Apache Arrow, Spark, DuckDB, Milvus, Weaviate, LanceDB oder ähnliche Technologien).
- Erfahrung in der Nutzung moderner Hardwarebeschleuniger wie GPUs, NPUs, TPUs oder anderer heterogener Computing-Plattformen.
- Master- oder Promotionsabschluss in Informatik, Computer Engineering, Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet.
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