Praktikum oder Masterarbeit

Nächste Generation der Abfrage- und Workflow-Verarbeitung über heterogene Engines und Hardware

Moderne Datenplattformen führen zunehmend komplexe analytische und KI-gesteuerte Workloads über heterogene Engines und Hardware aus. Abfragen und Workflows können SQL-Engines, Vektordatenbanken, Streaming-Systeme, ML-Pipelines und spezialisierte Beschleuniger umfassen. Die effiziente Steuerung und Verteilung dieser Workloads über Engines und Ressourcen hinweg ist zu einer zentralen Systemherausforderung geworden.

Bei IBM Research Europe - Zürich erforschen wir Datenplattformen der nächsten Generation, die heterogene Engines und Hardware intelligent orchestrieren, um optimale Leistung, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz zu gewährleisten.

Wir suchen Masterstudierende oder Praktikanten, die Interesse haben, an herausfordernden Problemen an der Schnittstelle von:

• multimodaler Datenverarbeitung
• Engine-übergreifender Abfrage-/Workflow-Steuerung und -Verteilung
• hardwarebewusster Abfrage-/Workflow-Optimierung

Ihre Arbeit wird sich auf die Entwicklung von analytischen/ML-Modellen und systemweiten Optimierungstechniken konzentrieren, die Datenplattformen befähigen, bessere Entscheidungen darüber zu treffen, wo und wie solche Workloads ausgeführt werden sollten.

Beispielhafte Forschungsrichtungen

Mögliche Themen umfassen:

• Multimodale Abfrage- und Workflow-Steuerung: Darstellung und Optimierung von Workflows, die mehrere Datenmodalitäten umfassen (strukturiert, Vektor, Graph, Dokument, etc.); Steuerung über heterogene Engines (SQL, ML-Inferenz, Vektorsuche, Streaming-Systeme)
• Hardwarebewusste Abfrageoptimierung: Einbeziehung von Kenntnissen über Hardware-Ressourcen (CPUs, GPUs, Beschleuniger, Speicherhierarchien) in Routing und Abfrageplanung durch Aufbau von Kostenmodellen, die heterogene Rechen- und Speicherressourcen, Datenbewegung und Engine-Fähigkeiten berücksichtigen
• Analytische und kostenbasierte Optimierung: Entwicklung analytischer Leistungsmodelle zur Steuerung von Routing- und Verteilungsentscheidungen in Millisekunden oder weniger, durch Erforschung von Optimierungstechniken, die End-to-End-Latenz, Ressourcennutzung oder Kosten minimieren

Was wir suchen

Wir suchen motivierte Studierende, die Interesse an Systemforschung für großskalige Datenplattformen haben. Sie arbeiten gerne an Problemen, die Datenbanksysteme, verteilte Systeme und Leistungsmodellierung (entweder analytisch oder ML-basiert) kombinieren, und Sie sind vertraut damit, Abwägungen über den gesamten Stack hinweg zu beurteilen – von Abfrageplänen bis zu Hardware-Ressourcen.

Mindestanforderungen

• Bachelor-Abschluss in Informatik, Datenengineering, Systemen oder einem verwandten Bereich
• Starke Programmierkenntnisse
• Solide Grundlagen in Datenbanksystemen, verteilten Systemen oder Systemoptimierung
• Erfahrung mit Python oder ähnlichen Programmiersprachen
• Starke analytische und Problemlösungsfähigkeiten
• Fließende Englischkenntnisse

Bevorzugte Qualifikationen

• Erfahrung mit Abfrageverarbeitung oder Datenbankinterna
• Vertrautheit mit Abfrageoptimierung und Kostenmodellen
• Kenntnisse moderner Datenformate und Schnittstellen (z. B. Parquet, Arrow, Iceberg, Substrait)
• Erfahrung mit großskaligen Datensystemen oder verteilten Verarbeitungsframeworks
• Interesse an systemweiter Optimierung für heterogene Rechenumgebungen

Vielfalt & Arbeitsumfeld

IBM engagiert sich für die Förderung von Vielfalt und Inklusion am Arbeitsplatz. Sie werden Teil eines offenen, multikulturellen Forschungsumfelds, das unterschiedliche Perspektiven schätzt und flexible Arbeitsbedingungen unterstützt. Unser Ziel ist es, allen Geschlechtern und Hintergründen zu ermöglichen, beruflich zu gedeihen und gleichzeitig eine gesunde Work-Life-Balance zu bewahren.

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