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蚂蚁消金-高级AI Data 工程师-重庆
蚂蚁消金-高级AI Data 工程师-重庆
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
重庆市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据工程
Data Agent
Etl
Llm
Rag
Sql
数据仓库
机器学习
AI 估算 · 30k–50k
重庆金融科技高级岗，大数据与AI结合，技能稀缺，薪资有竞争力，但低于一线城市。
职位详情
关于这个职位
该职位负责蚂蚁消金的全模态数据流水线建设、自动化标注、多模态对齐与合成，以及AI应用数据资产化
需要扎实的大数据平台和机器学习功底，并具备大模型应用经验
工作地点在重庆，依托蚂蚁集团平台，技术前沿，成长空间大
最低要求
熟练掌握Java、Python、Sql中一种或多种数据处理语言等，具备良好的编程习惯与工程能力
熟悉 Linux/Unix 环境及常用 Shell 操作
熟悉主流大数据平台（如 Hadoop、Spark、Flink、MaxCompute 等），有数据清洗、ETL开发、数据建模或数据仓库建设经验者优先
具备机器学习与深度学习算法基础，有数据挖掘项目落地经验，如分类、回归、聚类、推荐系统、NLP 等方向
在实际业务中有 Data Agent 落地经验，如基于 LLM 构建自然语言查数（Text-to-SQL）、智能数据分析助手、自动化报表生成等数据智能体应用，能独立完成从需求理解、Agent 架构设计到上线交付的全流程
学历背景：本科及以上学历，5年以上相关工作经验，计算机、数学、统计等相关专业优先
了解大模型（LLM）的基本原理与调用方式，有 Prompt Engineering、RAG、Fine-tuning、Function Calling 等实践经验者优先
工作职责
全模态数据流水线与架构建设：参与万亿级、EB级海量多模态数据（涵盖多语言文本、图像、音频、视频及 Agent 行为数据等）的采集、存储、清洗与加工
设计并实现高效率、高质量的全模态流程编排引擎及核心处理算子（Pipeline），保障海量异构数据的规模化流转与高扩展性
全模态数据自动化标注：能够结合深度学习与多模态大模型技术，研发并落地智能化的数据处理策略
利用算法模型进行跨模态特征提取与对齐、低质量噪声数据过滤、复杂场景下的异常数据拦截与高价值数据挖掘，大幅提升数据处理的自动化水平与数据质量
多模态数据对齐、评估与合成：主导大规模"图-文"、"视-文"、"音-文"等多模态对齐数据的规模化生产，尤其是在稀缺数据领域，探索并落地智能标注与前沿的数据合成（Data Synthesis）技术
与算法团队紧密合作，深度参与多模态大模型SFT及对齐阶段的高质量数据集构建、配比调优与评测，并通过评测结果反向持续优化语料质量
数据资产化与科学分析：主导AI应用的全流程数据仓库与数据分析研发工作，包括数据同步、数据建模、数据计算、数据挖掘分析与数据可视化
构建高扩展性、高一致性、高业务价值的AI应用核心数据资产体系，确保指标准确、及时与可追溯
关注数据处理领域的新技术、新工具和新方法，积极参与技术分享和团队内部培训，推动团队的技术升级和创新
优先资格
有数据清洗、ETL开发、数据建模或数据仓库建设经验者优先
计算机、数学、统计等相关专业优先
有 Prompt Engineering、RAG、Fine-tuning、Function Calling 等实践经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 蚂蚁集团平台大，技术栈领先，可接触万亿级数据场景与多模态前沿技术
- 跨界整合大数据和AI，技能成长快，职业竞争力强
- 重庆生活成本低于一线城市，享有大厂薪资与福利的一定性价比
缺点 / 挑战
- 技术要求全面，需同时掌握大数据、机器学习、LLM，学习压力大
- 全模态数据处理复杂度高，面对海量数据与业务挑战，工作强度可能较大
- 需与算法、业务等团队紧密协作，沟通成本较高
- 适合有扎实数据工程背景，同时对新趋势（大模型）有热情、乐于挑战复杂问题的工程师
角色解读
- 技术深耕：成为大数据+AI领域的资深专家，主导复杂数据基础设施与核心架构
- 横向发展：向算法团队或数据产品方向延伸，参与大模型应用设计与落地
- 管理方向：带领团队负责数据平台整体建设与跨团队协作
- 负责全模态数据流水线建设，设计高效的数据处理引擎和算子，保障海量异构数据的规模化流转
- 研发智能化数据标注与清洗策略，结合大模型进行跨模态特征对齐和噪声过滤
- 主导多模态对齐数据生产与合成，支持大模型SFT和评测，并通过评测反馈优化语料
- 构建AI应用核心数据资产体系，包括数据仓库、数据分析与可视化，支撑业务决策
- 扎实的编程能力（Java/Python/SQL）和Linux环境操作，具备良好的工程习惯
- 熟悉Hadoop、Spark、Flink等大数据平台，有ETL、数据建模或数仓建设经验
- 掌握机器学习与深度学习基础，能落地数据挖掘项目，如分类、聚类、NLP等
- 了解LLM原理，有Prompt Engineering、RAG、Fine-tuning、Function Calling等实践
申请策略
- 了解蚂蚁消金的业务场景，突出数据在金融风控、用户画像等方面的价值
- 展现技术热情，如开源项目、技术博客或内部分享经验
- 突出大数据平台项目经验，尤其是ETL、数仓建设和数据处理流水线
- 强调机器学习/数据挖掘落地案例，特别是与NLP或推荐相关
- 展示基于LLM的应用实践（如Text-to-SQL、Agent、RAG）并说明具体效果
- 体现处理海量数据的规模化经验，如数据量级、性能优化、架构设计
- 补充学习大模型应用技术，如RAG、Fine-tuning、Function Calling，并动手实践
- 了解多模态数据处理工具和框架，尝试构建简单的多模态对齐或合成流程
面试指南
- 对于架构设计题，采用“需求分析-技术选型-分层设计-扩展性”的思路，结合具体场景
- 对于项目经验题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），量化成果
- 对于开放题，强调思考的全面性，并关联到当前技术趋势和实际业务价值
- 如何设计一个可靠的ETL流水线来处理每天PB级的数据？
- 请举例说明你如何用大模型进行数据清洗或标注，效果如何？
- 描述一次你构建数据仓库的完整过程，如何保证数据质量和一致性？
- 你理解的多模态数据对齐是什么？如何实现？
- 如果让你构建一个自然语言查数Agent，你会如何设计架构？
职位点评
73
综合评分
蚂蚁消金高级AI数据工程师，技术前沿，成长性强，但工作强度可能较大，具体福利未披露。
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。
更适合这类人
适合追求技术深度和前沿领域、对大数据与AI结合有热情的工程师，能接受一定的生活灵活性限制。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活55
使命价值60
薪资福利
75中等
蚂蚁集团平台大，薪资水平在业内具有竞争力，但具体福利未在JD中说明。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
90较高
岗位集成了大数据、机器学习和LLM，技术前沿，提供极佳的技术成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、Python、SQL、Hadoop、Spark、Flink、MaxCompute、机器学习、深度学习、LLM、RAG、Fine-tuning、Function Calling、Data Agent、Text-to-SQL、多模态、数据合成
成长机会参与技术分享、团队内部培训
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
职位所在城市重庆生活成本低，但JD未提及弹性工作或远程，且涉及高复杂度数据任务，工作强度可能较大。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
岗位服务于蚂蚁消金的AI应用，数据资产化有业务价值，但社会使命不明显。
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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