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微信基础-大数据工程师-AI方向
微信基础-大数据工程师-AI方向
发布于 大约 22 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公大数据
大数据
Clickhouse
Hudi
Sql
数据Pipeline
数据建模
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
微信AI方向大数据岗，技术前沿、平台顶尖、业务核心，但WLB与具体待遇需确认。
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
28K
比大数据中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
79 个在招
市场机会
选择不多
广州 · 大数据 · 2 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是腾讯微信团队的大数据工程师（AI方向），主要负责微信Agent业务及相关数据平台的研发与优化工作
你需要运用大数据技术栈，深度参与AI相关的数据工程，构建和维护数仓与数据平台，为业务提供强大的数据支撑
最低要求
本科及以上学历，计算机科学或相关专业，计算机基础扎实
有大数据开发经验，熟练掌握 SQL，具备良好的数据建模能力
熟练掌握 Flink 实时任务开发及相关原理，熟悉 Spark 性能调优与任务优化
熟悉业界主流查询引擎及原理（Presto/Impala/ClickHouse/Doris 等至少一种）
对数据湖技术（Iceberg/Hudi 等）有实践经验者优先
具备业务数据 sense，能从数据中发现问题和机会
热衷于 AI 技术，有 AI vibe coding 经验或大模型相关数据工程经验者优先
自驱力强，具备良好的沟通协作能力
工作职责
深度参与建设微信 Agent 业务，负责 AI 业务各项数据工程研发工作
参与微信微信基础业务数仓搭建，涵盖实时、离线指标设计、数仓建设
参与对内对外业务数据平台搭建，负责数据处理、对外提供
参与数据pipeline的设计与优化
优先资格
对数据湖技术（Iceberg/Hudi 等）有实践经验者优先
热衷于 AI 技术，有 AI vibe coding 经验或大模型相关数据工程经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 大平台资源：在腾讯这样的大平台上，有成熟的技术体系、丰富的数据资源和良好的工程师文化
- 复合技能：岗位要求结合了经典大数据技术与新兴AI方向，能培养稀缺的复合型技术能力
- 业务复杂度高：微信业务体量巨大、场景复杂，数据问题的排查和优化需要极强的耐心和系统化思维
- 高标准严要求：作为核心产品的核心团队，对代码质量、系统稳定性和个人自驱力都有很高要求
- 适合具备扎实大数据工程基础、对AI技术应用有浓厚兴趣、喜欢在复杂业务场景中解决技术难题、追求技术深度和影响力的工程师
缺点 / 挑战
- 技术前沿：直接参与国民级应用微信的AI业务建设，接触最前沿的AI数据工程挑战
- 技术深度与广度要求高：需要同时精通实时/离线数据栈、数据湖及AI相关知识，技术挑战大
角色解读
- 技术深耕路线：成为大数据架构师或数据平台专家，专注于技术方案的设计与攻坚
- AI融合路线：转向AI数据科学家或MLOps工程师，更深度地结合AI模型训练与数据工程
- 业务驱动路线：成长为数据产品经理或技术负责人，通过数据洞察驱动业务决策与创新
- 负责微信AI Agent业务的数据工程研发，包括数据处理与建模
- 搭建和维护微信业务的实时与离线数据仓库，设计核心指标
- 参与构建对内对外的数据平台，优化数据处理与服务的性能
- 设计和优化数据处理流程（pipeline），保障数据的准确性与效率
- 扎实的大数据技术栈，熟练掌握Flink、Spark等计算引擎
- 精通SQL及主流查询引擎（如Presto、ClickHouse等），具备优秀的数据建模能力
- 了解数据湖技术（Iceberg/Hudi），有实际项目经验是加分项
- 对AI技术有热情，理解大模型相关数据需求，并具备良好的业务理解和沟通能力
申请策略
- 在简历或求职信中，明确表达你对“微信+AI”结合的业务方向的理解和兴趣
- 可以预先研究微信公开的、与数据和AI相关的技术文章或案例，在面试中展现你的主动性和思考深度
- 突出处理过的大数据项目经验，特别是涉及实时计算、数仓建设或数据平台搭建的实践
- 强调SQL、Flink、Spark等核心技能的熟练度，最好有性能调优的实际案例
- 如果有任何与AI、机器学习相关的数据工程经验（如特征工程、模型训练数据支持），务必详细描述
- 展示解决复杂数据问题的思路和良好的沟通协作能力（如跨团队项目经验）
- 深入学习并实践数据湖技术（如Iceberg/Hudi），弥补JD中的优先要求项
- 了解大语言模型（LLM）的基本原理及其在数据工程中的应用场景，准备相关项目或学习笔记
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化地介绍项目经验，突出个人贡献和量化成果
- 对于技术原理问题，先阐述核心概念，再结合具体业务场景或个人实践进行说明，展现深度
- 对于开放设计题，先梳理业务目标和数据流向，再分模块（如数据采集、处理、存储、服务）阐述技术选型与考虑点
- 请介绍一下你最有挑战性的大数据开发项目，你具体负责了什么？遇到了哪些技术难点，如何解决的？
- 在数仓建模中，你如何平衡实时性和离线计算的需求？请结合一个实际场景说明
- 你熟悉Flink的哪些特性？在实际任务中，你做过哪些性能优化？
- 如果让你为微信的某个AI功能（如智能客服）设计数据Pipeline，你会考虑哪些关键环节？
- 你如何看待大数据技术与AI的结合？你认为当前AI数据工程面临的最大挑战是什么？
职位点评
薪资福利65
成长发展85
工作生活50
使命价值80
薪资福利
65中等
JD未提供具体薪资福利信息，但该岗位属于大厂核心业务线，市场竞争力预计处于行业水准。具体待遇需与HR确认。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展
85较高
该职位要求掌握前沿的大数据与AI融合技术，能深度参与复杂业务的数据架构建设，技术成长空间和挑战性都很高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Flink、Spark、SQL、ClickHouse、Doris、Iceberg、Hudi、AI
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式、加班政策或WLB相关信息，工作地点在一线城市的大型科技公司，预期工作强度可能较高，办公灵活性需进一步确认。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
参与国民级应用微信的核心技术建设，特别是将AI技术应用于亿万用户的场景，具有很高的技术价值感和社会影响力。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号为卓越的产品体验保驾护航、用技术引领新的变革
创新程度积极采用新技术
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