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腾讯云DataBuddy-数据工程平台研发专家
腾讯云DataBuddy-数据工程平台研发专家
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公数据工程
数据工程
Ai Agent
Etl
Llm
Python/Java
多智能体协作
湖仓一体
系统架构
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
前沿AI技术驱动、高薪稳定、灵活办公、成长空间巨大的高级研发岗位
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5.5万
比数据工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1850 个在招 · 其中数据工程 16 个
市场机会
选择不多
成都 · 数据工程 · 5 个在招
职位详情
关于这个职位
负责腾讯云DataBuddy数据工程平台的技术架构设计与选型，重点研发AI驱动的全链路功能（如自动化集成、智能运维）
需与算法团队合作优化Agent在真实场景下的表现，利用LLM和Agent技术提升开发效率与智能化水平
最低要求
具有扎实的基础知识、编程能力,深入理解数据仓库、湖仓一体架构及 ETL 开发流程
熟练使用 AI Agent 工具进行软件开发
在软件开发领域具有极强的学习能力，能够在AI辅助下，在没有直接经验的领域进行有质量保证的编程工作
Agent产品的高强度用户，对 Agent Harness 的开发有极大的热情，深度使用过代码类及通用类Agent产品,并将相关产品的使用融入到自己日常研发中
熟悉LLM以及Agent基本机制及其技术原理，如Agent Loop、Skills、MCP、Memory、Multi-Agent 等相关知识
具备良好的团队协作能力，沟通能力，以及优秀的分析与解决问题的能力
工作职责
负责DataBuddy数据工程全链路Harness产品的技术架构和选型
参与研发数据工程全链路AI驱动功能，包括自动化数据集成、智能运维、自动代码生成等
与Agent算法团队深度沟通与合作，从Harness的角度提升数据工程Agent智能水平
基于用户反馈和真实数据工程任务，设计相关数据与实验，持续迭代Agent能力在真实数据工程场景下的表现
该岗位可 base 北京、深圳、成都
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI与数据工程的前沿交叉领域，技术栈先进，成长空间大
- 团队氛围开放，鼓励创新，能与顶尖算法专家深度合作
- 薪资福利具备行业竞争力，职业发展路径清晰
- AI Agent技术在数据工程中的应用尚处探索期，需面对技术不确定性
- 需要同时兼顾工程落地与算法效果，对综合能力要求极高
- 高强度竞争环境，需保持快速学习与适应能力
- 适合具备扎实数据工程基础，同时对AI Agent技术充满热情，渴望在前沿领域突破的高级研发人员
缺点 / 挑战
- 依托腾讯云头部平台，拥有海量真实数据场景和高并发挑战
角色解读
- 成为数据工程与AI交叉领域的资深专家，主导平台核心技术演进
- 向技术管理方向发展，带领团队构建更智能化的数据基础设施
- 拓展至AI应用层，探索更多AI+大数据的创新应用场景
- 负责DataBuddy平台的核心技术架构设计与选型，确保系统的高可用性与扩展性
- 研发AI驱动的数据工程功能，如自动化集成、智能运维和代码生成，提升平台智能化水平
- 与算法团队合作，将LLM和Agent技术落地到实际数据工程场景中，优化用户体验
- 基于真实业务数据和用户反馈，持续迭代和优化Agent的能力表现
- 深厚的数据工程背景，精通数据仓库、湖仓一体架构及ETL流程
- 熟练掌握AI Agent开发工具与技术原理（如Agent Loop, MCP, Memory等）
- 极强的编程能力和学习能力，能在AI辅助下进行高质量编码
- 良好的跨团队协作与沟通能力，能理解算法侧需求并转化为工程实现
申请策略
- 准备详细的项目案例，说明如何利用技术手段提升数据工程效率
- 了解腾讯云DataBuddy的产品定位，展现对业务的理解
- 面试中体现对AI技术的热爱与持续学习的能力
- 突出数据仓库、湖仓一体等大型数据平台的架构设计与实战经验
- 强调在AI辅助编程或Agent应用方面的具体实践案例
- 展示解决复杂技术问题及跨团队协作的成功经历
- 深入学习LLM及Agent相关技术原理（如MCP, Multi-Agent等）
- 提升在AI辅助下的高效编程能力，熟悉主流AI编程工具
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰阐述项目背景、个人角色、采取的技术手段及最终成果
- 技术深度：深入剖析技术选型理由、难点攻克过程及性能优化细节
- 业务价值：强调技术方案如何解决实际业务痛点，带来哪些量化提升
- 前瞻思考：展示对技术趋势的洞察及对未来优化的设想
- 请介绍你过往在数据仓库或湖仓一体架构中的核心贡献与挑战
- 你是如何理解AI Agent在数据工程中的应用价值的？有哪些实践经验？
- 请谈谈你对Agent Loop、MCP、Memory等技术的理解，以及如何应用于实际开发
- 在面对一个全新的数据工程任务时，你如何利用AI工具提高开发效率与质量？
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
腾讯作为上市巨头，提供极具竞争力的薪酬体系和完善的福利保障，满足度高。
薪资信号偏高 (4.0千–7.0万/月)
成长发展
95较高
岗位处于AI与数据工程最前沿，技术栈新颖，成长空间巨大，发展性动机满足度极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AI Agent、Agent Loop、MCP、Memory、Multi-Agent、湖仓一体、ETL
业务类型profit_center
工作生活
60中等
支持多地Base及混合办公，灵活性较好，但互联网大厂节奏较快，WLB需自行平衡。
工作模式混合式弹性办公
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
75中等
通过AI技术赋能数据工程，提升行业效率，具有一定的社会价值和行业影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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