AI数据资产架构师-集团信息系统

优缺点分析

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？