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智能体-数据治理高级工程师-WorkBuddy
智能体-数据治理高级工程师-WorkBuddy
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据治理
数据治理
Clickhouse
Sql
数据仓库
数据建模
数据治理
埋点体系
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
腾讯AI Agent数据治理岗，技术前沿，薪资优厚，但工作强度可能较高。
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
55K
比数据治理中位数高
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 4600 个在招
市场机会
选择不多
深圳 · 数据治理 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责腾讯WorkBuddy产品的数据治理工作，包括数据体系规划、埋点规范制定、指标体系建设以及数据仓库规范设计
你将深度参与Agent业务建设，与产品、算法、分析等团队协作，为产品分析和模型优化提供可靠的数据支撑
适合具备丰富数据建模和治理经验、对AI Agent领域有热情的技术专家
最低要求
本科及以上学历，计算机、数据科学或相关专业背景，5年以上数据开发、数据仓库、数据治理或数据架构领域工作经验
熟练使用SQL，具备扎实的数据研发能力，熟悉Spark、Flink、Hive、ClickHouse、Doris等至少一种大数据技术栈
具备突出的业务抽象与数据建模能力，能将复杂业务逻辑转化为清晰的业务对象、事件模型及维度指标体系
拥有完整的产品埋点体系建设经验，熟悉事件、属性、用户、Session等数据模型，有埋点规范制定、版本治理及数据验收实操案例
熟悉数据仓库建设全流程，具备主题域设计、维度建模、数据分层及公共维度沉淀等实践经验
精通指标体系及数据口径治理方法，能推动指标定义、计算逻辑、维度及血缘关系的标准化落地
熟悉数据质量治理策略，有数据质量监控、元数据管理、数据血缘或数据资产治理相关经验者优先
具备较强的业务理解能力，能基于业务问题主动设计数据解决方案，而非被动响应埋点、建表或取数需求
优秀的跨团队沟通与推动能力，能有效协调产品、研发、算法及分析团队共同建立并执行数据标准
对AI Agent/大模型技术有热情，有AI产品数据体系、LLM数据处理、Agent评估或模型调用链路数据建设经验者优先
工作职责
负责WorkBuddy产品数据治理工作，主导数据体系整体规划与设计，涵盖业务对象、事件模型、数据模型及指标体系搭建
深度参与WorkBuddy Agent业务建设，构建覆盖User、Session、Conversation等核心对象的可扩展数据模型，确保数据资产的统一性与复用性
制定并落地产品埋点规范（含Event、Property、参数命名及版本管理），全程参与需求评审、埋点方案设计及数据验收，保障埋点质量
主导核心业务指标体系建设，明确指标定义、计算口径、维度及数据血缘关系，推动跨团队数据口径标准化
设计数据仓库规范，包括主题域划分、数据分层策略、公共维度定义及数据生命周期管理，提升数据存储与使用效率
搭建埋点质量与数据质量治理体系，建立完整性、准确性、一致性及及时性监控机制，设计异常定位、修复及回溯流程
协同产品、客户端、服务端、算法及数据分析团队，推动形成标准化的数据协作流程，提升跨角色数据交付效率
参与实时/离线数据Pipeline、数据服务及分析数据集建设，为产品分析、Agent评估、模型优化及业务决策提供可靠数据支撑
持续跟踪业务需求变化，优化数据治理方案，确保数据体系与产品迭代同步发展
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 腾讯平台大，数据治理岗位重要，能接触前沿AI Agent业务
- 薪资福利优厚，大厂背景，职业发展空间大
- 跨团队协作，能提升沟通和推动能力
- 数据治理工作繁琐，需要耐心和细致
- 跨团队沟通成本高，需要较强的推动能力
- 业务变化快，需要持续学习新技术
- 适合有5年以上数据治理经验，对AI Agent有热情，具备较强沟通和建模能力的技术专家
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 在数据治理领域深耕，成为数据架构师或数据治理专家
- 向AI数据方向拓展，结合大模型和Agent业务，成为AI数据专家
- 向管理方向发展，带领数据团队，负责整体数据体系建设
- 负责WorkBuddy产品的数据治理，包括数据模型设计、埋点规范制定和指标体系搭建
- 深度参与Agent业务的数据建设，构建用户、会话等核心数据模型，确保数据资产统一
- 推动跨团队数据协作，与产品、研发、算法等团队协同，保障数据质量和交付效率
- 精通SQL，熟悉Spark、Flink、Hive等大数据技术栈，具备扎实的数据研发能力
- 具备业务抽象和数据建模能力，能设计清晰的数据模型和指标体系
- 熟悉数据仓库建设流程，掌握维度建模、数据分层、数据治理方法
申请策略
- 了解腾讯WorkBuddy产品，展示对AI Agent业务的兴趣
- 准备数据治理案例，展示解决复杂业务问题的能力
- 突出数据治理项目经验，特别是埋点体系、指标体系和数据仓库建设案例
- 强调SQL和大数据技术栈的熟练度，如Spark、Flink等
- 展示跨团队协作和推动数据标准落地的能力
- 学习AI Agent相关技术，了解LLM数据处理和Agent评估
- 熟悉数据治理工具，如元数据管理、数据血缘工具
面试指南
- 用STAR法则回答项目经验，突出你的角色和成果
- 结合具体案例，展示数据建模和治理方法论
- 强调业务理解和技术实现的结合
- 请描述一个你主导的数据治理项目，如何设计数据模型和指标体系？
- 如何处理埋点数据质量问题？
- 如何推动跨团队数据口径标准化？
- 你如何设计数据仓库的分层和主题域？
- 对AI Agent数据治理有什么理解？
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利
80较高
腾讯作为大厂，薪资福利有竞争力，但JD未明确具体薪资，需面议。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
85较高
岗位涉及AI Agent前沿领域，技术挑战大，成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LLM、数据治理、数据仓库、Spark、Flink
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在深圳，未提及远程或弹性工作，可能加班。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
腾讯作为科技巨头，产品影响广泛，但JD未强调社会价值。
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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