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AI数据工具研发工程师【2027届】
AI数据工具研发工程师【2027届】
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
本科
数据工程
Aigc
Llm
Numpy
AI 估算 · 20k–30k
B站平台大，AI方向应届生薪资具有竞争力，技术门槛高，前景好。
职位详情
关于这个职位
该职位专注于B站数据平台的智能化建设，你将参与大模型驱动的数据工具研发，构建Data Agent系统，让AI能力赋能数据全链路
作为2027届校招岗位，适合对LLM、Agent技术充满热情的应届生，既能深入大数据生态，又能探索AI前沿应用
最低要求
届应届毕业生，教育背景：计算机、数学、人工智能、统计学等相关专业本科及以上学历在读，具备扎实的计算机理论基础与统计学基础
编程基础：具备扎实的编程功底，熟练掌握 Python 语言及Pandas、NumPy等常用数据处理库
同时熟练掌握Java、Golang、C++任意一种主流编程语言，具备良好的代码编写、调试及问题排查能力
系统与环境基础：熟悉Linux开发环境，精通计算机原理、计算机网络等核心基础知识，具备良好的工程开发基础
个人素养与技术认知：具备良好的自主学习能力、技术探索欲和扎实的逻辑思维能力，对大模型、AIGC、Data Agent、AI助手等前沿技术有浓厚兴趣，愿意主动深耕Agent相关技术领域
工作认真负责，具备优秀的团队沟通与协作能力
熟练使用AI agent能力者优先
工作职责
数据平台与Agent建设：深度参与B站数据平台的基础建设与功能开发，负责搭建基于大模型的智能系统，将AI能力深度赋能至数据生产与消费的全链路中
Data Agent相关的技术调研、方案讨论，跟踪Agent前沿技术进展，探索技术在数据平台的落地应用
智能化开发工具研发：结合业务需求，为数据场景提供高效的开发工具与平台支撑
通过构建智能体工作流，打通底层数据工具链，提升平台整体的自动化与智能化水平
前沿技术工程落地：参与大模型应用、算法模型在数据平台中的工程化落地，探索并实践LLM与数据平台结合的最佳方案
优先资格
大数据技术栈：熟悉Hadoop、Hive、Spark、Flink、Kafka、Redis等大数据生态核心组件，具备相关项目实操、开发落地经验者优先
AI研发与平台经验：有算法研究、大模型（LLM）应用开发、数据平台核心开发经验，或有AIGC、Agent技术相关项目落地、深度探索经历者优先
高效开发能力：熟悉Vibe Coding开发模式，能够熟练使用Claude Code、Codex等智能开发工具，具备快速迭代开发、高效落地需求的能力者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位结合大数据与AI前沿，技术栈新颖，个人成长空间大
- 校招岗位，培养体系完善，有机会接触核心业务和技术大牛
- 互联网行业技术迭代快，需要持续学习，保持技术敏感度
- 适合对AI和大数据充满热情、自驱力强、喜欢解决复杂技术问题、追求技术成长的应届毕业生
缺点 / 挑战
- B站作为知名互联网平台，技术积累深厚，数据平台挑战大，学习机会多
- 数据平台业务复杂度高，需要同时掌握大数据和AI技术，学习压力较大
- 现场办公为主，工作强度和压力可能较高，需适应快节奏
角色解读
- 从数据工具研发工程师起步，逐步深入AI与数据平台结合领域，成为资深AI数据工程师
- 向数据平台架构师方向发展，负责大规模数据系统的设计与优化
- 借助Agent和LLM技术，转型为AI应用专家，推动智能化数据产品创新
- 深度参与B站数据平台的基础建设，开发基于大模型的智能系统，提升数据生产与消费效率
- 跟踪Data Agent前沿技术，探索并落地AI能力在数据平台的应用场景
- 构建智能体工作流，打通数据工具链，提升平台自动化与智能化水平
- 扎实的编程功底，熟练掌握Python及Pandas、NumPy等数据处理库，同时掌握Java/Golang/C++之一
- 熟悉Linux环境、计算机原理和网络基础，具备良好的工程开发能力
- 对LLM、Agent、AIGC等前沿技术有浓厚兴趣，具备自主学习和探索能力
申请策略
- 关注B站数据平台的技术博客和开源项目，了解其技术栈和方向
- 在简历中体现对B站业务的理解，以及如何将AI技术应用到数据场景的想法
- 突出Python编程能力，包括Pandas、NumPy等数据处理库的实际使用经验
- 强调参与过的大数据项目，如Hadoop/Spark等组件的开发或使用
- 如有LLM、Agent相关项目或研究经历，务必详细描述，包括使用工具和实现效果
- 展示对Vibe Coding和智能开发工具的熟练程度，如Claude Code、Codex等
- 提前熟悉LLM和Agent的概念、架构，尝试搭建简单的Agent应用
- 补充学习Flink、Kafka等流式处理技术，提升大数据实战能力
面试指南
- 采用STAR法则回答项目经历：描述情景、任务、行动和结果，突出你解决的问题和成果
- 对于技术问题，先阐述基础概念，再结合具体场景分析，展现思考深度
- 对于开放性问题，表现对技术趋势的理解，提出可行方案，并说明权衡取舍
- 请介绍一个你使用Python进行数据处理的项目，遇到了哪些挑战？
- 你如何理解Data Agent？谈谈你设想的Agent在数据平台中的应用场景
- 大模型在数据生产中可能有哪些应用？如何评估其效果？
- 解释Hadoop和Spark的区别，以及各自适用的场景
- 如何设计一个数据质量监控系统？结合AI技术可以怎么做？
职位点评
73
综合评分
大厂AI数据方向，技术前沿，成长空间大，但工作节奏和灵活性一般。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
最适合重视技能成长和技术前沿的求职者，愿意接受现场办公和一定的工作强度。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
70中等
薪资未明确披露，但B站作为上市互联网公司，校招薪资通常具有竞争力，福利体系完善，补偿性动机能得到较好满足。
薪资信号未披露（AI估算：20K-30K/月）
成长发展
90较高
岗位深度结合大数据与AI前沿技术，提供丰富的技术探索和成长机会，符合追求技能突破和职业发展的求职者。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Pandas、NumPy、Java、Golang、C++、Linux、LLM、Agent、AIGC
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点固定在上海，要求现场办公，作息安排未说明，生活化动机满足程度有限。
工作模式仅现场办公
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
70中等
B站作为内容平台，数据平台建设对业务和用户体验有价值，行业前景较好，使命感有一定体现。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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