阿里云 Tablestore · 分布式检索和向量引擎团队 — 2026 暑期实习生招聘（杭州/上海）

团队介绍

我们是阿里云存储事业部旗下的表格存储（Tablestore）团队，致力于解决海量结构化数据的高性能存储与实时检索难题。

表格存储（Tablestore）是阿里云自研的面向海量结构化数据的基础存储服务，被广泛用于社交、物联网、元数据、大数据和 AI 等核心业务领域。Tablestore 已全面支撑淘宝、支付宝、钉钉、菜鸟、夸克、通义千问等阿里巴巴集团核心产品，并逐步成为阿里云飞天操作系统的关键内核组件之一，实现全球化部署，服务数以万计的内外部客户。

当前我们的 AI 检索产品已经成为阿里巴巴集团的基础设施：

• 作为阿里云内云产品的元数据和检索底座；
• 作为语义检索的基础设施，为 SaaS 类产品提供全文和向量检索能力；
• 作为 Agent、RAG 和 Memory 的存储底座，为 Agent 各种框架提供存储和检索能力。
• 对外提供 OSS Vector Bucket 产品。

关于团队

1. 分布式检索和向量引擎团队 Base 杭州/上海；
2. 团队核心方向：
   • 分布式搜索引擎内核研发：自研分布式搜索引擎内核的架构设计、功能、性能、稳定性研发，优化集群规模承载能力，优化写入/查询性能，保障 Serverless 服务的稳定性，架构上优于开源产品。
   • 分布式向量引擎研发：自研分布式向量引擎，借助 DiskANN、IVF 等算法，结合 PQ、RaBitQ 等量化技术，对外提供低成本、高性能的向量检索服务，同时，以 OTS 和 OSS 双产品的出口对外提供竞争力技术。
   • AI Memory 存储研发：包括 Memory 记忆库、RAG 知识库，基于 OSS 和 Tablestore 底层自研搜索引擎、宽表引擎、向量引擎，提供 Agent Storage 的 PaaS 存储服务。
3. 我们的客户规模和数据规模都很大，会遇到许多新的问题，做的事情都具有挑战性。可以使用最前沿的 AI 技术解决系统和客户遇到的各种问题，只要有想法，有创新思路，在这里都能找到适合你的业务痛点，等你来解决。
4. 团队有良好的新人培养机制，实习生会分配两位师兄，二对一指导；团队也会定期组织技术交流，讨论技术进展和相互学习。
5. 团队氛围融洽，沟通协作便捷高效。每个同学都能在有挑战的事物中挖掘自己的价值。

实习收获

• 🔧 深入参与服务亿级用户的分布式系统内核研发，你写的每一行代码都可能影响数亿用户的体验。
• 🎓 二对一导师制，两位资深师兄全程带教，快速成长。
• 📚 定期技术分享与交流，与团队一起探索前沿技术。
• 🌟 优秀实习生可获得转正 Offer。

岗位信息

岗位名称：分布式存储引擎研发实习生

岗位职责

• 参与分布式搜索引擎核心模块（如倒排索引、查询优化器）的设计与开发。
• 参与分布式向量引擎的工程化落地与性能优化。
• 参与 AI Memory /KnowledgeBase PaaS 服务的设计与研发，包括 Memory 记忆库、RAG 知识库等。
• 参与大规模分布式系统的稳定性建设与问题排查。

招聘对象

2027 届毕业生（2026年11月 - 2027年10月毕业）

岗位要求

1. 熟练掌握 Java、C++、Rust 语言中的至少一项，熟悉语言的内存管理、并发模型等底层机制者优先。
2. 计算机类或软件类相关专业，成绩优异（本科阶段 GPA 排名前 30% 或同等水平）。扎实的计算机基础知识，包括计算机体系结构、网络、操作系统、数据库、并发编程等。
3. 对分布式引擎内核研发有浓厚兴趣，有独立完成中等复杂度系统设计与编码的能力，能阅读和理解开源项目源码。
4. 以下内容为加分项，对其中一项或多项有了解或实践经验更佳：
   1. 对分布式系统/存储/高可用等领域有兴趣，或有相关的背景/经验，例如 Elasticsearch、Lucene、Faiss 和 Milvus 等检索系统或向量领域开源系统。
   2. 对向量检索/ANN 算法有了解或实践经验，例如 HNSW、DiskANN、IVF、PQ、RaBitQ 等。
   3. 对 AI Agent、RAG、LLM 应用开发有了解或实践经验。
   4. 在 ACM/ICPC、NOI 等编程竞赛中获得奖项
   5. 有高质量的开源贡献或技术博客。
   6. 对最前沿的 AI 充满兴趣，且有用 AI 解决过工作和生活中实际遇到的问题。

简历投递

📮 邮箱：xiaozhiqing.xzq 艾特 alibaba-inc.com

• 简历格式：PDF，文件命名：姓名-学校-学历
• 面试流程：简历筛选 → 技术面试（2 轮）→ HR 面试
• 如有疑问，也欢迎通过邮件咨询 😊