Canada
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Huawei Technologies Canada Co., Ltd.
Chercheur Senior – Systèmes de Données IA
Canada
Markham, Ontario, Canada
SQLPostgreSQLC++RustGo
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Huawei Canada a une ouverture immédiate de 12 mois pour un Chercheur.
Informations supplémentaires
Huawei Canada s'engage à un processus de recrutement juste, inclusif et accessible. Si vous avez besoin d'un aménagement pendant une étape quelconque du processus d'embauche, veuillez nous en informer et nous travaillerons avec vous pour répondre à vos besoins.
Toutes les candidatures pour ce poste sont examinées directement par notre équipe de recrutement, nous n'utilisons pas d'outils d'intelligence artificielle pour filtrer ou sélectionner les candidats.
À propos de l'équipe
Fondé en 2014, le Distributed Scheduling and Data Engine Lab est le centre d'innovation technique de Huawei Cloud au Canada. Le laboratoire se concentre sur la recherche et le développement de technologies cloud avancées, soutenant la production et l'optimisation itérative de ses réalisations techniques. Les domaines de recherche actuels comprennent les bases de données cloud natives, le moteur SQL intelligent, l'infrastructure LLM/Agent et la technologie d'évaluation LLM/Agent. Le laboratoire favorise un environnement technique solide, permettant la collaboration avec des experts de l'industrie pour créer une plateforme cloud hautement compétitive.
À propos du poste
- Rechercher, concevoir et prototyper des systèmes de données de nouvelle génération qui prennent en charge les applications d'IA, y compris les LLMs, les agents IA, les systèmes RAG et les charges de travail multimodales.
- Concevoir des architectures évolutives pour la mémoire des agents, la recherche sémantique, la recherche vectorielle, la gestion des connaissances et la gestion du cycle de vie des données IA.
- Étudier et évaluer les technologies de pointe dans les bases de données vectorielles, les bases de données graphes, les data lake houses, les systèmes de récupération, le stockage distribué et l'infrastructure cloud native.
- Développer des systèmes de preuve de concept et des composants de qualité production en utilisant des technologies de bases de données modernes et des principes de systèmes distribués.
- Explorer des capacités avancées, notamment :
- Recherche vectorielle et récupération de similarité
- Systèmes de mémoire d'agent
- Intégration de graphes de connaissances
- Indexation et récupération sémantiques
- Traitement transactionnel et analytique hybride pour les charges de travail IA
- Optimisation des requêtes pilotée par l'IA et capacités de bases de données autonomes
- Examiner et résumer les recherches récentes des meilleures conférences telles que SIGMOD, VLDB, CIDR, ICDE, OSDI, SOSP, NeurIPS, ICML et ICLR.
- Collaborer avec des ingénieurs et des chercheurs pour traduire des idées innovantes en technologies prêtes pour la production.
- Contribuer aux déclarations d'invention, aux demandes de brevet, aux rapports techniques et aux publications dans des lieux académiques et industriels de premier plan.
La rémunération annuelle totale ciblée (basée sur 2,080 heures par an) varie de $127,000 à $225,000 selon l'éducation, l'expérience et l'expertise démontrée.
Prérequis
À propos du candidat idéal
- Solides compétences en programmation en C++, Rust, Go, ou langages de programmation système similaires ; Expérience en développement logiciel système, optimisation des performances, débogage et systèmes distribués.
- Compréhension des applications d'IA modernes telles que les LLMs, les pipelines RAG, les agents IA, la recherche sémantique ou les systèmes de récupération vectorielle.
- Familiarité avec les technologies cloud natives, le stockage distribué, le calcul parallèle, les protocoles de cohérence et l'architecture de systèmes à grande échelle ; Expérience avec les internes de bases de données tels que les moteurs de stockage, le traitement des requêtes, l'indexation, la gestion des transactions, le contrôle de la concurrence et les bases de données distribuées.
- Fort état d'esprit de recherche avec la capacité d'apprendre rapidement de nouvelles technologies, d'analyser la littérature académique et de prototyper des idées innovantes ; Des publications, brevets ou contributions open-source passés dans les bases de données, les systèmes distribués, l'infrastructure IA ou des domaines connexes sont un atout.
- Familiarité avec PostgreSQL ou d'autres systèmes de bases de données open-source et leur architecture interne ; Expérience avec les bases de données vectorielles, les bases de données graphes, les graphes de connaissances ou les technologies d'infrastructure de données IA.
- Expérience dans le développement d'extensions de bases de données ou de composants de systèmes de données liés à l'IA (par exemple, pgvector, Apache Arrow, Spark, DuckDB, Milvus, Weaviate, LanceDB, ou technologies similaires).
- Expérience dans l'utilisation d'accélérateurs matériels modernes tels que les GPU, NPU, TPU ou d'autres plateformes de calcul hétérogène.
- Master ou Doctorat en Informatique, Génie Informatique, Mathématiques ou une discipline connexe.
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