蚂蚁集团
OceanBase-FDE-行业数据专家-OceanBase
OceanBase-FDE-行业数据专家-OceanBase
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解决方案
解决方案
Oceanbase
Poc验证
Rag
大数据治理
大模型应用
客户咨询
数据中台
解决方案架构
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
前沿AI+大数据架构专家，高成长高挑战，需适应出差与高压交付
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
5.5万
比解决方案中位数高
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 800 个在招 · 其中解决方案 7 个
市场机会
选择面较广
北京 · 解决方案 · 约 190 个在招
职位详情
关于这个职位
作为连接AI产研团队与行业客户的桥梁，深入理解金融、零售等行业的核心业务流，识别AI技术可切入的高价值场景
负责将客户复杂的业务需求设计为基于OceanBase数据底座及前沿AI能力的端到端解决方案，并主导标杆项目的全生命周期交付，推动方案从蓝图转化为可量化的商业成果
最低要求
具备扎实的大数据技术栈知识，深入理解数据治理方法论、数据建模及通用数据工程，能够评估复杂企业环境下的数据可行性
熟悉AI/大模型技术原理及应用范式（如检索增强生成RAG、自然语言处理NLP、传统机器学习等），具备将AI能力与行业数据结合的创新设计经验
拥有在大型企业（特别是金融、能源等数据密集型行业）从0到1主导数据平台、数据中台或复杂数据解决方案落地的实战经验
具备卓越的解决方案架构能力，能够处理非标准化、碎片化的企业数据现状，设计出兼顾架构合理性与业务价值的技术方案
具有极强的客户同理心与沟通影响力，能够以非技术语言向业务决策者阐述技术价值，在不确定性和高压环境下推动共识达成
具备优秀的结构化思维与抗压能力，能从混乱的业务诉求中提炼核心问题，适应FDE（现场交付）模式，接受一定频率的项目现场出差
工作职责
作为连接AI产研团队与行业客户的桥梁，深入理解金融、零售、能源等行业的核心业务流与数据资产分布，识别AI技术（如RAG、Agent）可切入的高价值场景
负责将客户非结构化、复杂的业务需求，翻译并设计为基于OceanBase数据底座及前沿AI能力的端到端解决方案，平衡技术先进性与实施可行性
主导或深度参与重点行业标杆项目的全生命周期，包括需求调研、方案设计、POC验证、现场交付及价值度量，推动方案从蓝图转化为可量化的商业成果
在客户现场与客户高层及业务团队紧密协作，引导客户梳理数据现状，建立信任共识，并将定制化需求抽象为可复制的行业最佳实践，避免陷入过度定制化泥潭
与产品、研发及销售团队保持高频协同，确保解决方案的商业价值清晰传递，并反哺产品迭代，推动AI数据能力的标准化与规模化落地
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI与大模型应用的前沿，接触最前沿的技术栈（RAG、Agent）
- 依托OceanBase头部数据库品牌，服务顶级大客户，职业背书极强
- 兼具技术与商务属性，既能积累深厚技术架构能力，又能提升高层沟通与商业洞察力
- 蚂蚁集团平台广阔，内部资源丰富，有利于长期职业发展
- 需要在技术理想与客户现实需求之间寻找平衡，解决非标准化问题的难度极大
- 对复合型人才要求极高，需同时精通大数据、AI算法及行业业务知识
缺点 / 挑战
- FDE模式意味着较高的出差频率和工作强度，需适应高压与不确定性
- 适合具备5年以上大数据/AI架构经验，热爱挑战，擅长与客户高层沟通，且能适应出差节奏的高级技术专家
角色解读
- 成为行业领先的AI+数据解决方案专家，深耕金融、能源等高价值行业
- 向更高层级的技术管理或售前架构总监方向发展，负责更大规模的行业战略
- 成为公司内部AI数据产品化的核心推动者，影响产品路线图与标准化进程
- 深入金融行业等核心业务，识别AI技术（如RAG、Agent）的应用场景
- 设计基于OceanBase和AI技术的端到端解决方案，平衡技术先进性与落地可行性
- 主导标杆项目全生命周期，从需求调研到POC验证及现场交付，实现商业价值转化
- 与客户高层协作，将定制需求抽象为可复制的行业最佳实践，并反哺产品迭代
- 扎实的大数据技术栈，精通数据治理、建模及工程，能评估复杂数据环境
- 熟悉AI/大模型技术（RAG、NLP等），具备AI与行业数据结合的创新设计经验
- 卓越解决方案架构能力，能处理非标准化数据现状，设计兼顾架构与业务的方案
- 极强的客户沟通与影响力，能用非技术语言向决策者阐述价值，适应高压与出差
申请策略
- 准备具体的标杆项目案例，详细阐述遇到的挑战、解决方案及最终商业价值
- 了解OceanBase的产品特性及在AI时代的数据底座优势，展现对公司业务的认同
- 突出在金融/能源等行业主导大型数据平台或AI解决方案落地的成功案例
- 强调解决复杂、非标准化数据问题的能力，展示从0到1的架构设计经验
- 体现技术商业化思维，描述如何将技术方案转化为可量化的商业成果
- 展示优秀的沟通协调能力，特别是在高压环境下推动多方共识达成的经历
- 深化对RAG、Agent等大模型最新应用范式的理解与实践
- 加强行业业务知识储备，特别是金融、能源领域的核心业务流程与痛点
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出你在其中的关键决策和技术贡献
- 价值导向：始终围绕“解决了什么业务问题”、“带来了多少商业价值”来组织答案
- 结构化思维：展示从混乱需求中提炼核心问题，并分步骤解决的能力
- 反思与成长：在案例中体现对失败或挑战的复盘，展示持续改进的思维
- 请分享一个你主导的复杂数据解决方案案例，你是如何平衡技术先进性与落地可行性的？
- 面对客户非标准化的数据现状，你通常如何进行数据治理和架构设计？
- 你如何向非技术背景的客户高层阐述AI技术（如RAG）的商业价值？
- 在FDE模式下，你如何处理客户需求变更与项目进度压力之间的矛盾？
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值75
薪资福利
85较高
蚂蚁集团作为巨头企业，提供极具竞争力的薪酬福利体系，虽JD未明确具体数字，但市场水平偏高。
薪资信号未披露（AI估算：4.0千–7.0万/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿AI技术与大数据架构，且需主导标杆项目，技能成长空间巨大，职业发展路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈RAG、Agent、NLP、大数据、数据治理、数据建模、OceanBase
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD明确要求适应FDE模式并接受一定频率的出差，暗示工作强度较高，WLB相对受限。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
75中等
推动AI技术赋能实体经济（金融、能源），具有显著的社会价值和行业影响力，使命感较强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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