海尔
数据集开发工程师
数据集开发工程师
发布于 6 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据工程
数据工程
Numpy
Sql
数据标注
数据清洗
数据集管理
Datajuicer
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
海尔AI数据底座核心岗，技术栈前沿、成长空间大，薪资处于青岛市场中上水平。
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
2万
比数据工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 240 个在招
市场机会
选择不多
青岛 · 数据工程 · 6 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责AI数据集的全生命周期管理，包括采集、清洗、标注、存储及质量评估等工作
你需要运用Python、Spark、Ray等技术栈进行大规模数据清洗加工，并与算法团队及业务方协作，确保高质量数据集的交付与合规应用
最低要求
本科及以上学历，计算机、大数据、软件工程、人工智能等相关专业，3年以上数据集管理、数据处理或AI数据开发相关经验
熟练掌握数据采集、清洗、标注、加工相关技术栈，精通Python、SQL，掌握Spark、Ray、DataJuicer等分布式计算与数据加工框架，熟练使用pandas、numpy等数据处理模块，具备大规模数据清洗加工的实战能力
熟悉数据集全生命周期管理流程，掌握数据存储管理、发布共享、质量评估、安全合规等体系建设方法，具备非结构化数据元数据设计与治理能力
熟悉数据标注体系规划与落地流程，能与业务需求方深度协作，推动标注标准制定、质量把控及交付闭环
具备强烈的责任意识、良好的沟通协调能力与项目推进能力，能高效对接AI算法团队及各业务领域需求方，确保数据集从规划到应用的全链路交付质量
工作职责
全面负责数据集的全生命周期管理（规划、采集、清洗、标注、应用、维护、退役），为AI应用及各领域业务应用提供高质量数据集支持
负责数据集的存储管理、发布共享、质量评估、安全合规等方面建设
主导非结构化元数据信息的设计，实现数据集的可查、可用、可管、合规
负责数据标注体系规划及落地，与需求方深度协作完成数据的标注工作
负责使用平台算子能力熟练使用相关技术栈(Python、Spark、Ray、DataJuicer)完成数据清洗加工任务
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI大模型与数据工程的核心交叉领域，技术栈前沿（Ray、DataJuicer等），行业需求旺盛
- 依托大型跨国企业，能接触到海量、多模态的真实业务数据，积累大规模数据治理经验
- 岗位职责全面，涵盖从底层清洗到上层标注体系规划，有助于构建完整的数据资产全局观
- 适合具备扎实分布式计算基础、对AI数据底座建设有热情，且具备较强跨部门沟通与项目推进能力的技术人才
缺点 / 挑战
- 需要频繁对接算法团队与多个业务领域需求方，沟通协调成本较高，对跨部门推进能力要求高
- 非结构化数据的元数据设计与质量评估标准制定具有较高技术难度，需不断探索与迭代
角色解读
- 纵向可发展为数据工程专家或AI数据架构师，主导企业级数据资产建设
- 横向可向AI产品经理或算法工程化方向转型，深入理解业务与算法落地
- 负责AI数据集的全生命周期管理，涵盖规划、采集、清洗、标注到退役的各个环节
- 使用Python、Spark、Ray等分布式计算框架进行大规模非结构化数据的清洗与加工
- 搭建数据标注体系并与算法团队及业务方紧密协作，确保数据质量与合规性
- 精通Python和SQL，熟练掌握pandas、numpy等数据处理工具
- 掌握Spark、Ray、DataJuicer等分布式计算与数据加工框架，具备大规模数据处理实战经验
- 熟悉数据集全生命周期管理、元数据设计及数据标注体系规划
申请策略
- 提前了解海尔在AI大模型、智能家居或工业互联网领域的业务布局，思考数据集如何赋能这些具体场景
- 突出使用Spark、Ray等框架处理TB/PB级大规模数据的实际项目经验及性能优化成果
- 详细阐述在数据标注体系规划、非结构化数据元数据设计方面的具体落地案例与业务收益
- 强调跨团队协作经验，展示如何高效对接算法与业务团队，保障数据交付质量
- 深入学习DataJuicer等专为大模型设计的分布式数据处理框架，了解最新的数据清洗算子
- 补充非结构化数据（如图像、音视频）的元数据管理知识及数据合规、安全相关的法律法规
面试指南
- STAR法则：情境(Situation) -> 任务(Task) -> 行动(Action，突出技术选型与优化) -> 结果(Result，量化指标如处理效率提升、质量达标率)
- 针对体系设计类问题，采用“痛点分析 -> 架构设计 -> 落地执行 -> 迭代优化”的逻辑框架
- 请介绍一个你主导的大规模数据清洗项目，使用了哪些技术栈，遇到了什么性能瓶颈及如何解决？
- 针对非结构化数据（如文本、图像），你是如何设计元数据体系以实现可查、可用、可管的？
- 在数据标注体系落地过程中，如何保证标注质量并实现交付闭环？
- 当算法团队的需求与数据合规/安全标准发生冲突时，你如何协调解决？
- 复习Spark、Ray的底层原理及调优技巧，准备1-2个大规模数据处理的性能优化案例
- 了解海尔近期的AI战略及大模型应用方向，思考数据工程如何支撑其业务落地
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活65
使命价值70
薪资福利
75中等
海尔作为知名上市企业，薪资福利体系完善，青岛地区具备一定经验的数据开发岗位薪资处于市场中上水平，但相比一线城市互联网企业仍有差距。
薪资信号市场水准 (1.5千–2.5万/月)
成长发展
85较高
岗位涉及AI大模型数据底座建设，技术栈包含Ray、DataJuicer等前沿工具，能接触到海量多模态数据，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、SQL、Spark、Ray、DataJuicer、pandas、numpy
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
JD未明确提及工作模式与加班情况，整体节奏可能相对互联网企业略缓，但数据开发岗在项目交付期可能面临一定压力。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
AI数据工程是人工智能发展的基石，具有较高的技术价值与行业前景，但JD未明确提及具体的社会使命或公益属性。
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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