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数据智能算法工程师-抖音电商
数据智能算法工程师-抖音电商
发布于 2 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据工程
数据工程
Llm
Pytorch
Rag
大数据
数据工程
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
高技术挑战、高成长潜力的AI与大数据融合岗位，薪资有竞争力，但对WLB的保障信息不足。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
23K
比数据工程中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
市场机会
选择面较广
北京 · 数据工程 · 约 100 个在招
职位详情
关于这个职位
在抖音电商团队，作为数据智能算法工程师，你将深度参与大数据智能Agent的架构设计与研发，将大语言模型（LLM）、RAG、工具使用等前沿技术与复杂的电商数据场景深度融合，旨在构建自动化、智能化的解决方案（如智能SQL生成、自动运维、数据洞察机器人等），提升业务效率与数据价值
最低要求
计算机、软件工程、LLM等相关专业，本科及以上学历
LLM应用工程能力：熟悉RAG架构和实现，有检索实践经验
熟悉Prompt工程与Tool Use，理解其在Agent任务拆解与执行中的作用
具备良好的Python开发能力，能灵活运用于Skill等脚本开发
有模型服务集成、推理性能与可靠性优化经验的优先
有扎实的深度学习技术基础，熟悉深度学习训练框架（PyTorch/Huggingface），了解常见大语言模型、Embedding架构和训练方法优先
大数据体系认知：对大数据技术体系有基础认识或实践经验，包括但不限于存储与计算（如Hadoop，Spark，Flink，Hive，Presto/Trino）、工作流调度（如Airflow，DolphinScheduler）、元数据管理与数据治理等
优秀的问题分析能力和解决问题能力，以及良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术
工作职责
负责大数据智能Agent的架构设计与研发，深度参与Agent的规划、记忆、工具使用等核心能力的构建与实现
主导Agent核心能力与工作流的编排，将RAG、Tool Use、上下文管理等关键技术与大数据场景深度融合，为复杂任务提供精准、高效的自动化解决方案（如需求理解、智能SQL生成、自动发布、自动运维等）
推动大模型应用落地，探索包括RAG-QA机器人、数据洞察机器人、AI Coding等在真实场景的应用价值，并基于评估体系实现应用效果的持续迭代
与产品、算法、研发及用户紧密合作，将前沿的Agent技术转化为实际的产品价值
关注并引入业界先进理念与实践，保持团队在Agent领域的技术领先性
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿：直接参与LLM Agent等前沿技术的研发与落地，技术成长天花板高
- 业务价值：在抖音电商这样的大型业务场景中工作，技术成果能快速产生实际影响
- 团队协作：与产品、算法、研发紧密合作，能锻炼综合能力并了解完整业务链路
- 平台资源：依托大平台，在数据、算力和项目资源上具有优势
- 技术深度与广度要求高：需要同时精通AI前沿技术（Agent, RAG）和传统大数据体系，学习曲线陡峭
- 业务理解要求：需将技术能力与复杂的电商场景需求紧密结合，避免技术脱离实际
- 对构建下一代智能数据应用有热情，同时具备扎实算法基础和大数据工程能力，乐于在复杂业务场景中解决实际问题的工程师
缺点 / 挑战
- 持续学习压力：AI领域发展迅速，需保持持续学习以跟进最新技术动态和最佳实践
角色解读
- 技术专家路线：深入Agent与大模型应用技术，成为领域内的技术专家或架构师
- 技术管理路线：凭借项目成果和领导力，逐步转向团队管理或技术负责人角色
- 产品结合路线：加深对电商业务的理解，向技术产品经理或AI产品经理方向发展
- 设计和研发大数据智能Agent的架构，使其具备规划、记忆和工具调用能力
- 将RAG、大模型等AI技术与大数据处理流程（如SQL生成、任务调度）结合，打造自动化解决方案
- 推动AI应用（如数据洞察机器人、AI辅助编程）在真实业务场景落地并持续优化效果
- 熟练掌握大语言模型应用开发，特别是RAG架构实现、Prompt工程与Tool Use集成
- 具备扎实的Python工程能力，并了解深度学习框架（如PyTorch）和大模型基础
- 拥有大数据技术栈（如Spark, Flink, Hive）的实际使用经验或深刻理解
- 出色的问题拆解、分析与跨团队协作能力，能共同探索和落地新技术
申请策略
- 研究抖音电商业务模式及数据团队可能面临的挑战，在面试中展现你的业务思考
- 梳理并准备一个能完整体现“技术发现问题 -> 方案设计 -> 工程落地 -> 业务价值”闭环的项目案例
- 重点突出与LLM应用、Agent开发、RAG系统相关的项目经验或开源贡献
- 详细描述使用Python进行数据处理、分析或工程开发的项目经历
- 展示在大数据平台（如Spark, Hive）上进行数据开发或治理的实际经验
- 列举解决复杂技术问题的具体案例，体现分析与协作能力
- 深入学习并实践RAG架构，可尝试搭建一个小型检索增强生成应用
- 巩固Python高级特性及工程化实践，学习Agent相关的开发框架
面试指南
- 对于技术系统设计问题，采用“需求分析 -> 核心模块拆解 -> 技术选型依据 -> 潜在挑战与应对”的框架回答
- 对于具体技术问题（如RAG优化），从“数据准备、索引构建、检索策略、提示词工程、评估指标”等环节展开
- 结合业务场景（电商）思考技术方案的实用性和可靠性，体现你解决实际问题的思维
- 请描述一个你设计或参与的RAG系统，你是如何评估和优化其检索效果与生成质量的？
- 如果要为抖音电商设计一个“智能SQL生成”Agent，你会如何构思它的核心模块和技术选型？
- 在大数据任务调度（如Airflow）中，引入AI Agent进行智能调度或故障排查，可能的难点和解决方案是什么？
- 当AI Agent生成的自动化任务（如发布、运维）出错时，你认为应如何设计回滚和监控机制？
- 你如何看待当前LLM应用中的幻觉问题？在数据准确性要求极高的电商场景中，有哪些缓解策略？
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
该职位属于高技术要求的算法工程岗，在北京市场具备竞争力的薪资潜力，且依托大平台，福利体系相对完善。但JD未明确提及具体福利。
薪资信号偏高 (15K-30K/月)
成长发展
90较高
该职位直接投身于LLM Agent等前沿技术的应用研发，技术栈新颖，且明确要求探索和引入业界先进理念，具有很强的技术成长性和学习空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RAG、Tool Use、PyTorch、Spark、Flink
成长机会探索新技术、引入业界先进理念与实践、保持团队在Agent领域的技术领先性
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式、弹性办公或加班情况。岗位职责涉及复杂的架构设计和落地，可能面临一定的项目压力。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
该职位处于AI技术与大型电商业务结合的交叉点，通过智能化提升数据处理和业务运维效率，具有明确的行业价值和技术推动力，但社会影响层面更偏向于提升企业内部效率。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号将前沿的Agent技术转化为实际的产品价值
创新程度积极采用新技术
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