美团
数据库AI生态研发工程师
数据库AI生态研发工程师
发布于 大约 18 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据库管理
数据库管理
Ai Agent
Go
Llm
数据库架构
智能运维
系统设计
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
前沿技术方向、大规模实战、高成长性，但工作生活平衡未知。
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
28K
与数据库管理中位数基本持平
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 3370 个在招
市场机会
选择不多
北京 · 数据库管理 · 7 个在招
职位详情
关于这个职位
负责美团AI原生数据库基础设施的研发，包括构建面向AI Agent的数据库服务化平台、实现数据库智能诊断与自动优化、开发SQL审核等管理工具，并参与企业级AI Agent平台建设
该职位将处理每日数万亿访问流量的超大规模数据库集群，推动数据库走向智能化
最低要求
计算机科学、软件工程或相关专业，本科及以上学历，3年及以上后端开发经验
扎实的编程能力和系统设计能力，精通 Go、Java、Python 中至少一门语言，具备大型系统的架构设计与模块拆分经验
熟悉至少一种主流关系型数据库（MySQL / PostgreSQL）的原理与调优，了解索引、事务、查询优化等核心机制
具备良好的技术抽象能力，能将复杂业务需求转化为可扩展的技术方案
具备较强的自驱力和学习能力，对新技术有热情，有良好的沟通能力和跨团队协作能力
工作职责
负责 AI 原生数据库基础设施的架构设计与核心研发，构建面向 AI Agent 的数据库服务化平台
负责数据库智能化能力建设，运用 LLM 和 AI Agent 技术实现数据库的智能诊断、自动优化、故障自愈与安全治理，推动数据库走向“自动驾驶”
负责数据库管理工具的产品化研发，涵盖 SQL 审核、权限管控、数据变更、操作审计等核心能力，服务公司大规模数据库集群的日常管理
参与企业级 AI Agent 平台建设，设计 Agent 的任务管理、可观测性、评测体系等核心模块，推动 AI Agent 在PaaS场景的规模化落地
跟踪 AI Agent、向量数据库、智能运维、BaaS 等前沿技术的发展趋势，推动数据库及其他PaaS领域组件在智能运维和AI方向的技术进步
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术方向前沿，处于AI与数据库融合的百亿美元级市场，如Supabase等明星项目已验证
- 产品从0到1机会，参与全新产品定义与构建，而非维护存量系统
- 超大规模基础设施实战，每日数万亿访问流量，快速锤炼工程和架构能力
- AI Agent全栈实践，完整参与从运行时到评测体系的基础设施建设
- 技术复杂度高，需同时掌握数据库和AI Agent跨领域知识，学习曲线陡峭
- 持续跟踪前沿技术趋势，保持技术敏感度和学习能力
缺点 / 挑战
- 大规模系统设计挑战，需处理高并发、高可用和海量数据问题
- 适合有3年以上后端开发经验、对AI和数据库技术有浓厚兴趣、喜欢挑战前沿技术并愿意在超大规模场景下工作的工程师
角色解读
- 深耕AI与数据库融合领域，成为数据库智能化或AI基础设施专家
- 参与超大规模实战，提升架构设计能力，向技术架构师方向发展
- 推动企业级平台落地，积累产品化经验，可能转向技术管理岗位
- 设计和研发AI原生数据库基础设施，构建面向AI Agent的服务化平台
- 运用LLM和AI Agent技术实现数据库的智能诊断、自动优化和故障自愈
- 开发数据库管理工具，如SQL审核、权限管控等，服务大规模集群管理
- 参与企业级AI Agent平台建设，设计任务管理和评测体系等核心模块
- 精通Go、Java、Python中至少一门编程语言，具备大型系统架构设计能力
- 熟悉MySQL或PostgreSQL等主流关系型数据库的原理与调优
- 了解LLM、AI Agent等前沿AI技术，能将其应用于数据库场景
- 具备良好的技术抽象和跨团队协作能力，能将复杂需求转化为技术方案
申请策略
- 研究美团技术博客和开源项目（如Meituan-Dianping），了解其技术栈和文化
- 准备对AI原生数据库的理解和思考，面试中展示跨领域洞察
- 关注美团‘零售+科技’战略，在面试中体现团队协作和业务价值意识
- 突出后端开发经验，重点展示Go/Java/Python在大型项目中的应用
- 强调数据库技能，如MySQL/PostgreSQL调优、架构设计或相关项目
- 展示AI相关实践，如LLM应用、Agent开发或智能系统经验
- 体现系统设计能力，描述参与过的高并发、高可用系统或模块
- 深入学习LLM和AI Agent技术，如Transformer架构、Agent框架（如LangChain）
面试指南
- 使用STAR法则描述具体项目经验，突出技术难点、解决方案和成果
- 结合数据库和AI知识，展示跨领域思考和系统设计能力
- 从架构角度阐述可扩展性、可维护性和性能考量
- 请描述你如何设计一个面向AI Agent的数据库服务化平台？
- 如何运用LLM实现数据库的智能诊断？有哪些关键技术挑战？
- 数据库管理工具中，SQL审核和权限管控的核心设计点是什么？
- 企业级AI Agent平台的任务管理模块应考虑哪些因素？
- 请分享一个你处理超大规模数据库系统的经验，如何保障稳定性？
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
75中等
该职位薪资处于市场中上水平，公司为已上市企业，稳定性较高，但JD未明确提及具体福利项。
薪资信号市场水准 (20K-35K/月)
成长发展
90较高
职位涉及前沿AI与数据库融合技术，提供从0到1的产品机会和超大规模实战，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AI Agent、MySQL、PostgreSQL、Go
成长机会助力职业生涯的非线性成长
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确提及办公模式、工作强度或WLB相关信息，无法判断工作生活平衡情况。
工作模式未明确
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
80较高
AI与数据库融合是高速增长赛道，该职位通过技术创新推动行业价值，具有较好的社会影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号创造行业价值
创新程度积极采用新技术
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