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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 2 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
大数据开发
数据仓库
数据湖
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
大厂核心业务、前沿AI技术栈、高成长潜力，需适应高强度工作环境
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
4.0万
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
约 1850 个在招 · 其中大数据 2 个
市场机会
选择适中
广州 · 大数据 · 12 个在招
职位详情
关于这个职位
负责微信基础业务的大数据工程研发，包括AI Agent业务的数据支持、实时与离线数仓搭建及指标设计
参与数据平台构建与Pipeline优化，利用Flink/Spark等技术处理海量数据，为产品体验和业务决策提供高质量数据支撑
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）
具备业务数据 sense，能从数据中发现问题和机会
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
- 背靠微信这一超级App，数据规模巨大且业务价值高
- 接触前沿AI数据工程领域，技术栈先进
- 微信业务逻辑复杂，数据质量要求极高
- 追求技术深度、希望在大厂核心业务线深耕的大数据工程师
缺点 / 挑战
- 需应对海量数据带来的性能调优挑战
角色解读
- 可向大数据架构师、AI数据工程专家方向发展，或转型为负责更复杂业务场景的技术负责人
- 负责微信生态内AI业务及基础业务的大数据基础设施建设，包括实时/离线数仓搭建和数据管道优化
- 精通Flink/Spark等大数据计算框架，掌握SQL及数据建模，熟悉主流OLAP引擎及数据湖技术
申请策略
- 关注微信团队的最新技术动态，准备关于数据一致性、实时性保障的深度技术问题回答
- 突出Flink/Spark实战经验，展示在大规模数据场景下的性能优化案例，强调AI或大模型相关数据项目经历
- 深入理解数据湖架构(Iceberg/Hudi)，提升对实时数仓设计的理解，补充LLM数据处理相关知识
面试指南
- 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述技术难题解决过程，重点突出量化成果（如延迟降低多少、成本节省多少）
- 请描述一次你优化Flink任务性能的经历，具体解决了什么问题？
- 如何设计一个支持实时和离线统一的数据仓库架构？
- 面对海量数据倾斜，你有什么具体的解决方案？
- 谈谈你对数据湖技术的理解及其与传统数仓的区别
- 复习大数据组件底层原理，准备1-2个完整的高并发/大数据量项目案例，了解微信近期在AI领域的布局
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
作为上市巨头企业的核心部门岗位，薪资福利体系完善，市场竞争力强。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–5.0万/月）
成长发展
90较高
涉及AI Agent和大模型数据工程，技术栈前沿，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Flink、Spark、Iceberg、Hudi、ClickHouse、AI、Agent
业务类型profit_center
工作生活
60中等
大厂核心业务线通常节奏较快，但腾讯相对注重技术氛围，WLB视具体团队而定。
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
75中等
服务于全球数十亿用户的微信产品，具有广泛的社会影响力和行业标杆意义。
行业发展稳定成熟行业
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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