顺丰速运
资深AgentChatBI工程师
资深AgentChatBI工程师
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
Mcp
Nl2Dsl
Skills
Tools
大模型
Chatbi
AI 估算 · 30k–50k
深圳上市巨头，5-10年经验，ChatBI技术稀缺，薪资有竞争力，预计月薪30-50K。
职位详情
关于这个职位
该职位负责顺丰速运的智能问数（ChatBI）和Agent平台建设，需要设计NL2DSL流水线、构建Agent开发管理平台，并优化海量数据查询性能
你将深度参与系统AI智能化，用大模型和Agent技术解决业务痛点，提升数据分析效率
适合有ChatBI落地经验、熟悉大模型和大数据技术的资深工程师
最低要求
具备ChatBI完整项目落地经验，能独立解决NL2DSL的准确性与幻觉问题，并有实际的业务产出（如提升分析效率或降低报表开发量）
熟悉Agent开发框架（如Claude Agent SDK等），熟悉python/nodejs等开发语言，有Agent平台化建设经验或深入思考
对MCP协议、Skills、Tools等智能体开发基建有深入的理解
对Doris/Presto等大数据MPP引擎有深入的使用经验及理解，能够从SQL语法及数据侧快速定位低性能问题并给出解决方案
精通Java及Spring Boot框架，熟练使用AI编程工具如Claude Code/Codex等，对Harness Engineering有了解
工作职责
ChatBI落地：负责智能问数ChatBI架构设计及落地，构建高性能的NL2DSL转换流水线，确保用户问数准确性、稳定性及性能
Agent平台建设：负责数据分析、指标平台等agent方案设计及落地，构建统一的agent开发管理平台，实现与业务系统的快速集成
系统AI智能化：分析系统当前使用的痛点、难点，并通过大模型及agent的方式解决问题，实现系统智能化，降低使用成本提升效率
查询性能优化：负责海量数据下的查询性能优化，基于 Hadoop/Hive 生态及 Doris/Presto 等 MPP 引擎，构建极速响应的OLAP消费层
用户反馈闭环：持续跟进产品使用反馈，具备产品思维能够精准识别用户问题或需求，并在迭代中落地闭环
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿：直接接触ChatBI、Agent、大模型等热门技术，提升个人技术壁垒
- 平台优势：顺丰上市巨头，数据量大，场景丰富，能积累大规模数据工程经验
- 影响力大：系统智能化将直接提升公司运营效率，成就感强
- 技术难度高：NL2DSL准确性和幻觉问题是业界难点，需要持续攻坚
- 工作强度可能较大：涉及多个系统优化和落地，需要较强的抗压能力
- 快速迭代：AI技术日新月异，需要不断学习跟进最新框架和工具
- 适合有ChatBI或NL2DSL实战经验、热爱技术攻坚、希望在AI+大数据领域深入发展的资深工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 成为AI+大数据领域的专家，主导更复杂的智能系统架构
- 向技术管理方向发展，带领团队实现业务智能化转型
- 积累大模型应用和Agent平台建设经验，可转型AI架构师或技术总监
- 设计并落地ChatBI系统，将自然语言问题转化为数据查询，确保准确性和性能
- 搭建Agent开发管理平台，实现与顺丰业务系统的快速集成
- 利用大模型和Agent技术优化现有系统，降低使用成本
- 基于Hadoop/Hive和Doris/Presto等引擎进行海量数据查询性能优化
- 精通Java和Spring Boot，能使用AI编程工具提升效率
- 熟悉Python/Node.js，有Agent开发框架（如Claude Agent SDK）经验
- 深入理解Doris/Presto等MPP引擎，能定位SQL性能问题
- 具备ChatBI完整落地经验，能解决NL2DSL准确性和幻觉问题
申请策略
- 了解顺丰物流业务场景，思考AI如何落地，面试中展示业务洞察
- 关注公司技术博客或公开演讲，了解其技术栈和方向，体现兴趣
- 重点突出ChatBI或NL2DSL项目的完整落地案例，量化业务效果
- 强调Agent平台建设经验，包括使用的框架、解决的工程问题
- 展示大数据MPP引擎（Doris/Presto）的深入优化经验，附上性能提升数据
- 提及对MCP协议、Skills、Tools等智能体基建的理解
- 若缺少Agent框架经验，可快速学习Claude Agent SDK或LangChain
- 补充Harness Engineering相关知识，了解AI编程工具如Claude Code/Codex
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰展示项目背景和个人贡献
- 技术深度+工程思维：先分析问题本质，再给出具体方案，最后量化效果
- 业务导向：强调技术选型如何服务业务目标，体现产品思维
- 请描述一个你主导的ChatBI项目，如何解决NL2DSL的准确性和幻觉问题？
- 你如何设计一个Agent平台使其能快速集成不同业务系统？
- Doris/Presto查询性能优化经验，举例说明你如何定位并解决一个慢查询？
- 谈谈你对MCP协议的理解，以及它在智能体开发中的作用
- 在系统AI智能化过程中，如何平衡准确性和性能？
职位点评
66
综合评分
技术前沿、成长空间大，但工作强度高，WLB一般，薪资面议。
更适合这类人
最适合追求技术成长、热爱前沿AI栈的工程师，愿意接受高强度工作以换取技术深度。
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40
使命价值65
薪资福利
70中等
薪资面议但公司为上市巨头，竞争力较强，福利可能完善。未明确具体薪资及福利，但整体补偿性中等偏上。
薪资信号面议 (30K-50K/月)
成长发展
90较高
职位涉及ChatBI、Agent、大模型等前沿技术，技术栈新，成长空间大。JD未明确晋升路径，但技术本身驱动发展。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈ChatBI、NL2DSL、Agent、大模型、Doris、Presto、MCP、Harness Engineering
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
仅现场办公，深圳办公，未提及弹性或远程，也无WLB信号，工作强度可能较大。
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
65中等
物流行业稳定增长，智能化提升运营效率有一定社会价值，但创新性中等，非直接社会影响力。
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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