字节跳动
AI数据资产架构师-集团信息系统
AI数据资产架构师-集团信息系统
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
分布式系统
API
微服务
数据治理
平台架构
元数据
MCP
数据血缘
数据资产
AI 估算 · 40k–70k
字节跳动高级架构师岗位，深圳薪资水平较高，结合AI数据平台技术难度和稀缺性，月薪40k-70k合理。
职位详情
关于这个职位
作为AI数据资产架构师，你将负责构建字节跳动的AI数据资产平台，涵盖元数据、数据治理、数据目录等核心能力，并围绕AI场景打造AI-Friendly数据体系
你需要主导复杂平台架构设计，推动数据从管理走向消费，支撑AI Agent和业务研发的数据需求
这是一个技术深度与广度兼备的岗位，适合有平台思维和数据治理经验的后端架构师
最低要求
本科及以上学历，计算机相关专业
年及以上后台/平台研发经验
有较强的平台型系统设计能力与复杂项目推进能力
熟悉以下一个或多个方向：
）元数据平台/数据治理/数据血缘/数据资产平台
）AI数据体系/RAG/AI-Friendly Schema/Agent Tooling
）API平台/分布式系统/微服务架构/服务治理
有较强负责人意识，能够独立负责核心方向建设
工作职责
负责部门AI数据资产平台核心能力建设，包括元数据、数据资产模型、数据目录、数据血缘、生命周期管理、数据治理等方向
围绕AI场景，建设AI-Friendly数据体系，包括语义模型、Schema增强、Tool/API可理解性等能力
推动数据资产服务化与标准化，建设统一数据消费能力，包括API、MCP Tool、CLI、Skill、Workflow等，推动数据从“可管理”走向“可消费、可调用、可组合”，支撑AI Agent、AI应用与业务研发的数据消费需求
主导复杂平台架构设计与关键技术方案落地，推动平台稳定性、性能与可扩展性建设
参与AI数据基础设施长期演进，推动下一代AI数据平台建设
优先资格
AI Agent/MCP/Tool Use相关经验
数据服务化平台建设经验
AI数据消费体系建设经验
平台从0-1建设经验
跨团队平台推进经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处AI浪潮核心，参与构建底层的AI数据基础设施，技术视野和成长性极高
- 岗位涉及元数据、数据治理、Agent等多领域交叉，技能积累全面
- 平台复杂度高，需要同时具备数据治理和AI的双重知识储备，学习曲线陡峭
- 适合有5年以上后端/平台经验，对数据治理和AI基础设施有浓厚兴趣，愿意在技术深度和广度上持续突破的工程师
缺点 / 挑战
- 字节跳动提供海量数据和业务场景，平台规模和技术挑战极具吸引力
- 作为IC岗位，需独立负责核心方向，对自驱力和抗压能力要求较高
- 互联网大厂节奏快，可能面临较强的工作强度和项目推进压力
角色解读
- 成长为AI数据平台的技术负责人或架构师，主导下一代数据基础设施
- 横向扩展至AI基础设施其他领域，如MLOps、数据工程等
- 在字节跳动内部获得跨团队影响力，晋升为资深架构师或技术总监
- 设计并构建AI数据资产平台，管理元数据、数据血缘、数据目录等核心能力
- 打造AI-Friendly数据体系，增强语义模型和Schema，让数据更易被AI理解和调用
- 推动数据服务化，提供API、MCP Tool、CLI等标准化消费方式，支撑AI Agent和应用
- 主导平台架构演进，确保稳定性、性能和可扩展性
- 扎实的后台研发能力，5年以上平台开发经验，精通分布式系统设计
- 深入了解元数据、数据治理、数据资产平台等技术领域
- 熟悉AI数据体系，如RAG、AI-Friendly Schema、Agent Tooling等
- 具备强烈的主人翁意识和复杂项目推进能力
申请策略
- 面试前深入了解字节跳动的AI数据平台产品和技术博客，展现对业务的思考
- 准备一个从0到1构建数据平台或解决数据治理难题的案例，体现架构能力
- 重点突出平台架构设计经验，尤其是元数据、数据治理相关的项目
- 展示AI相关项目经历，如RAG、Agent、数据消费体系建设等
- 强调复杂项目推进和跨团队协作能力，用具体成果证明
- 提前学习MCP、Tool Use等AI Agent相关技术栈
- 补充数据服务化平台建设经验，如API设计、微服务治理
面试指南
- 对于架构设计题，采用分层、模块化的思路，先定义核心能力，再逐步展开技术选型和权衡
- 对于AI数据体系问题，结合RAG、Schema增强等实际案例，强调数据可理解性和消费效率
- 对于项目推进问题，使用STAR法则，突出负责人意识和结果导向
- 请设计一个元数据平台的核心架构，考虑可扩展性和实时性
- 如何构建AI-Friendly的数据体系？举例说明语义模型如何增强
- 描述一次你主导的复杂平台架构设计，遇到的主要挑战和解决方案
- 你怎么理解数据资产服务化？如何设计API供AI Agent调用？
- 在跨团队推进平台建设时，如何协调各方需求并保证落地？
匹配度报告
70
综合匹配度
字节AI数据架构岗，前沿技术栈，成长空间极大，但工作强度大，WLB一般。
适合人群
最追求技术成长和前沿挑战的求职者，同时能接受较强的工作强度和有限的WLB。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展95
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
75中等
字节跳动提供有竞争力的薪资和福利，但JD中未明确具体数字或福利，故薪酬信号为未披露。综合大厂水准，补偿性动机满足度中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展匹配
95较高
岗位涉及AI数据平台前沿技术，包括元数据、AI-Friendly体系、Agent等，技术成长空间极大。JD未明确提及晋升路径，但内部发展机会多。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、元数据、数据治理、RAG、Agent、MCP、微服务
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
仅现场办公，地点在深圳，未提及弹性工时或WLB。互联网大厂加班文化普遍，JD无明确WLB信号，生活化动机满足度较低。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
AI数据基础设施是高速增长赛道，对业务有重要支撑作用，但社会影响力中性，创新性强。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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