课题背景： 数据湖已成为 AI 时代的基础设施，但传统湖仓架构在处理百亿级多模态数据（图片、向量、文本）时面临严峻挑战。当前核心痛点为：存储烟囱化（向量库与湖仓割裂）、计算效率低（JVM 内存开销与 RPC 损耗）、规模化成本高。随着湖仓存储 Native 技术的成熟，构建“AI-Aware”的统一存储引擎成为必然。本课题聚焦于高性能、原生统一的多模态湖仓引擎，通过内建向量搜索、原生去重与零拷贝技术，实现 Data 与 AI 的深度融合，大幅降低百亿级数据的处理成本与工程链路复杂度。 课题挑战： 1、超大规模下的存储效率与性能： 在处理千亿级图文去重等任务时，如何突破传统 HNSW 索引的“内存墙”，利用 DiskANN 与 IVF_PQ 技术实现磁盘级的高性能检索；如何通过 Native 内核优化，将存储引擎的吞吐提升至硬件极限，适配海量 AI 训练数据的高频读写需求； 2、多模态元数据统一与 Spec 演进： 如何打破向量、图片、结构化数据的存储边界，设计一套兼容 Iceberg 规范的统一元数据体系；如何确保多版本并发控制（MVCC）与 ACID 特性在百亿级分片下的稳定性，构建可解释、可追溯的 AI 数据资产库； 3、计算引擎与存储底座的零拷贝融合： 如何解决数据在存储引擎与计算，训练框架之间的搬运损耗；通过向量化执行引擎与 FFI 原生接口，实现存储层过滤（Pushdown）与 AI 算子的无缝集成，保障大规模去重与特征提取任务的效率。 具体工作： 你将结合前沿的湖仓一体架构与高性能计算技术，深度参与统一数据湖存储引擎的研发与落地，重点工作：优化湖仓存储内核， 例如Iceberg File Format API与AI-native格式适配。研发内建向量索引： 在湖仓内部设计并实现分布式向量索引构建方案，支持百亿级图文的快速去重与检索。设计多模态存储策略： 制定多模态数据（图片、Embedding、标签）的紧凑存储格式，优化冷热数据自动迁移。构建 AI 计算加速链路： 协助完成存储引擎与计算引擎，训练框架的 FFI 集成，实现算子下推与零拷贝数据读取。 1、需要掌握高效的编码，压缩技术，针对不同的多模态数据，使用适合的编码和压缩进行存储； 2、需要掌握和实现一些高效的索引，根据不同的引擎访问模式，设计合适的索引，增强访问性能。此课题同时招聘应届实习生和低年级实习生。

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