1.计算机科学、软件工程、人工智能、电子工程或相关领域的本硕博在校生，能连续实习三个月以上者优先。 2.具备扎实的算法与编程功底，熟练掌握 Python、C++ 或 Rust 中至少一门语言。 3.在向量化存储、近似最近邻搜索、分布式索引与存储、高性能向量化计算、大模型推理与检索增强（RAG）等任一领域有深入的研究积累。 4.对 Data+AI 基础设施充满热情，学习及动手能力强，具备极佳的独立思考能力，有系统级性能调优、海量数据查询瓶颈排查经验者优先。 5.在相关顶会（如 SIGMOD、VLDB、ICDE、NeurIPS、ICML、SOSP、OSDI、ATC 等）有论文发表经历，或参与过知名向量数据库、大数据开源项目（如 Lance、Milvus、Apache Arrow 等）者优先。