【Ace顶尖实习生】面向多模态数据的向量索引组织与混合查询优化技术研究

本课题聚焦在多模态数据场景下如何高效的组织其向量索引数据，设计并实现配套的混合查询优化技术，能根据用户请求动态选择合理的索引组合，实现耗时、吞吐的合理平衡。 预期成果是能用单一向量数据库产品原生支持异构多模态数据的向量索引构建和混合查询，为多模态大模型场景提供高效的向量支持。

1. 01

   不限年级，本科及以上在读，人工智能/计算机/软件工程等相关专业优先；

2. 02

   优秀的代码能力，熟练掌握至少一门编程语言，包括但不限于Python/C/C++/Java/Go等其中一门开发语言；

3. 03

   有分布式系统/数据库系统/云原生等相关技术的研究和开发经验优先；

4. 04

   在顶级学术会议或期刊发表论文或有深入研究经历者优先；

5. 05

   良好的沟通协作能力，责任心强，积极主动，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。