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BI 数据智能体工程师（J107142）
BI 数据智能体工程师（J107142）
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公BI工程师
BI工程师
Bi平台
Etl
Nl2Sql
Olap
Sql
大模型应用
数据仓库
数据治理
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
大厂核心数据岗、前沿AI技术融合、成长性强、工作强度可能较高
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
3.5万
比BI工程师中位数高
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 1330 个在招
市场机会
选择不多
北京 · BI工程师 · 3 个在招
职位详情
关于这个职位
负责构建企业级数据底座与BI平台，通过ETL、数据治理及OLAP技术保障数据质量与性能
创新性地结合大模型技术，将传统报表转化为自然语言交互（NL2SQL），赋能业务人员实现自助式数据分析与可视化展示
最低要求
本科及以上学历，计算机、数据、统计等相关专业
具备3年以上数据开发、BI或数据平台建设经验
熟悉SQL、数据仓库建模、ETL开发和数据治理，能够独立完成指标体系与数据模型设计
熟悉大数据及OLAP技术，具备数据服务、查询优化和高并发数据分析场景经验
熟悉BI平台、数据可视化和交互式分析产品建设，理解报表、指标、筛选、下钻等通用能力
工作职责
负责数据仓库、数据模型和指标体系建设，为数据分析与可视化应用提供稳定的数据底座
负责数据采集、加工、治理和服务化，保障数据口径统一、链路稳定和查询性能
负责建设面向业务人员的数据分析与展示平台，支持指标查询、数据下钻、筛选分析和可视化展示
将传统BI报表配置能力抽象为自然语言交互，支持用户通过自然语言完成数据查询、分析和图表生成
建设指标语义、权限控制、结果校验和服务复用机制，持续提升数据分析体验与系统可靠性
优先资格
了解自然语言查询、语义解析或大模型应用开发，有NL2SQL、智能分析或对话式数据产品经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿的NL2SQL与大模型数据应用场景，技术栈具有前瞻性
- 依托大厂海量数据资源，能积累高并发、大规模数据处理经验
- 平台化思维有助于从执行者向产品设计者转变
- 需平衡传统BI稳定性与AI创新实验的不确定性，技术整合难度较大
- 对数据口径一致性和权限控制的严谨性要求极高，容错率低
- 适合喜欢探索新技术与传统数据工程结合、具备较强逻辑思维和产品意识的中高级数据工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向数据架构师、高级数据专家方向发展，或转型为AI应用工程专家
- 随着企业数据智能化需求增加，该领域人才稀缺性提升
- 构建和维护企业级数据仓库与指标体系，确保数据准确高效
- 开发BI可视化平台，让业务人员能通过自然语言直接查询数据
- 利用大模型技术优化数据交互体验，降低数据分析门槛
- 扎实的SQL与数仓建模能力，精通ETL流程与数据治理
- 熟悉主流OLAP引擎及大数据处理技术
- 具备BI平台开发经验，并了解LLM/NL2SQL技术应用
申请策略
- 准备一个完整的数据从采集到自然语言查询的全链路案例
- 关注公司在AI+Data领域的最新布局，面试中体现对业务价值的思考
- 突出数据仓库建模复杂度及性能优化案例
- 重点展示BI平台开发经验，特别是复杂交互逻辑的实现
- 如有NL2SQL或AI辅助数据分析项目，务必详细描述技术选型与效果
- 深入理解向量数据库在语义检索中的应用
- 学习LangChain等LLM应用框架，掌握Prompt Engineering技巧
- 强化对ClickHouse/Doris等现代OLAP引擎的原理理解
面试指南
- 采用STAR法则描述项目背景、任务、行动与结果
- 针对技术问题，先讲原理再讲实践，最后强调业务收益
- 对于AI相关问题，诚实说明当前局限性与未来演进思路
- 如何设计支持多租户权限控制的指标体系？
- 在NL2SQL场景中，如何解决复杂SQL生成的准确率问题？
- 面对高并发查询，OLAP引擎如何进行查询优化？
- 如何保证数据治理过程中业务口径的统一？
- 复习数据仓库范式与维度建模理论
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
作为已上市的巨头企业，提供具有市场竞争力的薪酬体系和完善的福利保障，稳定性高。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
92较高
职位深度融合传统数据工程与大模型前沿技术，技术成长空间巨大，符合行业数字化转型趋势。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈NL2SQL、大模型、OLAP、数据治理、ETL
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂通常工作节奏较快，虽未明确提及加班文化，但核心研发岗位压力普遍存在。
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
75中等
致力于通过技术手段降低数据分析门槛，赋能业务决策，具有明确的商业价值和社会效率提升意义。
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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