传音
数据工程专家(J20002)
数据工程专家(J20002)
发布于 1 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
Mlops
多模态数据
数据工程
数据平台
数据治理
值不值得投
66综合评分
综合评分 66
技术驱动的数据工程专家岗，聚焦多模态AI数据平台建设，技术成长性强，但补偿与生活化动机未明确。
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
4.5万
比数据工程中位数低
发布情况
新岗位 · 2 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
84 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 数据工程 · 94 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责多模态数据平台（文本、音频、图像、视频等）的建设与管理，从数据接入、处理到为AI模型构建训练数据集的全流程
工作重点包括设计高可靠的数据管道与资产体系，运用LLM等AI技术提升平台自动化效率，并打通数据闭环以支撑模型迭代
最低要求
具备5年以上数据工程、数据平台或AI数据基础设施经验，有复杂数据平台从0到1或规模化建设经验
精通至少一种大数据或数据平台技术体系，如Spark、Flink、Ray、Kafka、Airflow、Iceberg、ClickHouse、湖仓、对象存储等
熟悉多模态数据处理、AI训练数据构建、标注质检、评测数据管理或MLOps流程
对数据质量、数据治理、隐私合规、可追溯性和平台稳定性有深刻理解
能熟练使用AI工具提升工程研发和数据处理效率，具备将AI能力产品化、平台化的经验优先
工作职责
负责多模态数据平台建设，覆盖文本、音频、图像、视频、日志等数据的接入、清洗、脱敏、标注、质检、存储、评测和训练数据构建
设计高可靠数据管道和数据资产体系，建设数据质量、元数据、血缘追踪、权限控制、生命周期管理、审计和回溯能力
打通AI数据闭环，支撑数据回流、样本管理、数据集版本化、badcase分析、离线评测和模型迭代
深度使用LLM、多模态模型和Agent，提升数据清洗、分类、标注、质检、异常检测和平台自动化效率
推动数据平台工程标准化、自动化和产品化，提升大规模数据处理的稳定性、成本效率和可观测性
优先资格
具备将AI能力产品化、平台化的经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿，能深度接触多模态数据处理和LLM等AI最新技术在工程领域的应用
- 岗位职责核心，直接支撑AI模型的数据命脉，对公司AI能力建设有直接影响
- 公司业务（手机等智能硬件）为AI和数据提供了丰富的实际应用场景
- 平台需要极高的稳定性、可观测性和成本效率，对架构设计和工程能力要求严苛
- 需要不断跟进快速发展的AI工具和技术，并将其工程化、产品化
- 适合具备坚实大数据工程背景、对AI数据处理有浓厚兴趣、喜欢解决复杂系统性问题、并追求技术深度和平台影响力的工程师
缺点 / 挑战
- 多模态数据复杂性高，处理音视频等非结构化数据的技术挑战大
角色解读
- 可以向更专业的数据架构师或平台架构师方向发展，专注于设计超大规模、高可靠的数据基础设施
- 可以转向AI数据基础设施负责人或AI平台负责人，管理整个AI研发的数据支撑体系
- 凭借对数据和AI的双重理解，也可以向技术管理岗位（如技术总监）或AI解决方案架构师发展
- 构建和管理处理文本、图像、视频等多种类型数据的平台，确保数据能够高效、安全地用于AI模型训练
- 设计可靠的数据流水线和管理体系，保障数据的质量、可追溯性和合规性
- 利用LLM等先进AI工具自动化数据处理环节，如清洗、标注和质检，提升整体效率
- 打通从数据收集、处理到模型训练的闭环流程，支持AI模型的持续优化和迭代
- 需要扎实的大数据技术基础，精通Spark、Flink等计算框架以及Iceberg、ClickHouse等存储与查询技术
- 需要熟悉多模态数据的处理特点，了解AI训练数据集的构建、标注和评测流程
- 需要深刻理解数据治理体系，包括质量控制、隐私合规、元数据管理和数据血缘
- 需要具备将AI技术应用于工程实践的能力，能利用AI工具提升数据处理自动化水平
申请策略
- 研究传音公司的主要产品（如手机）及其在全球新兴市场的业务，思考数据平台如何为这些业务提供AI支持
- 在面试中展现您对数据平台稳定性、可观测性以及成本控制的思考，这与JD要求高度相关
- 重点突出您参与的复杂数据平台建设经验，尤其是从0到1或大规模改造的项目经历
- 详细描述您掌握的大数据技术栈（如Spark/Flink）及在实际项目中的具体应用和成果
- 强调您在数据治理、数据质量、AI数据闭环方面的实践经验
- 如有，列举使用AI工具（如LLM相关框架）提升数据处理效率的具体案例
- 系统学习或深化对MLOps、数据标注与评测体系的理解，了解业界最佳实践
- 实践将LLM应用于数据清洗、分类等任务的具体工具和框架（如LangChain, LlamaIndex等）
面试指南
- 对于项目描述类问题，采用STAR原则（情境、任务、行动、结果），重点突出您的技术决策和解决的关键问题
- 对于系统设计类问题，先梳理核心需求和约束（数据类型、规模、实时性要求），再分模块阐述架构思路，强调可扩展性和可维护性
- 对于AI应用类问题，描述具体场景、尝试的方法、效果评估以及遇到的局限性和改进方向
- 请介绍一个您主导或深度参与的复杂数据平台项目，包括技术选型、架构设计和遇到的挑战
- 如何设计一个支持多模态数据（文本、图像、音频）的接入和处理流水线？
- 如果让你负责构建公司的AI数据闭环系统，你会考虑哪些核心模块和流程？
- 你如何利用AI工具（如LLM）来提升数据清洗或标注任务的效率？请举例说明
- 在大规模数据平台建设中，你如何平衡稳定性、成本和开发效率？
职位点评
薪资福利60
成长发展85
工作生活50
使命价值65
薪资福利
60中等
该职位未在JD中披露具体薪资、福利或办公模式。根据职位层级（高级数据工程专家）和城市（上海），可推测薪资处于市场水准至偏上水平，但具体竞争力未知。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–5.5万/月）
成长发展
85较高
该职位对技术深度和广度要求高，能接触多模态、LLM等前沿技术的工程落地，并承担平台从设计到产品化的完整责任，技能成长和挑战性很强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、多模态模型、Agent、Spark、Flink、Iceberg、ClickHouse、MLOps
成长机会具备将AI能力产品化、平台化的经验优先
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD中未明确办公地点类型（如现场、远程或混合）和工作时间政策，生活化动机的满足程度无法准确判断。
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
65中等
岗位通过构建高效、可靠的数据平台直接赋能AI模型迭代，对提升公司产品智能化水平有明确价值。但工作偏重基础设施建设，社会影响力感知相对间接。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号打通AI数据闭环、支撑...模型迭代
创新程度积极采用新技术
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