OceanBase-AI数据应用工程师-数字化运营中台-OceanBase

优缺点分析

角色解读

• 从AI数据应用工程师向数据产品专家或AI解决方案架构师方向发展
• 在数据分析和AI应用领域积累经验，可晋升为技术Leader或数据团队负责人
• 深入销售运营领域，可转型为业务运营专家或产品经理
• 面向销售团队开发智能问数、客户洞察、线索分析等AI数据产品，实现数据能力的产品化交付
• 从多源业务系统数据中挖掘业务增长点或风险点，针对销售漏斗、行业渗透等场景开展专题分析
• 参与销售运营核心指标体系建设，通过数据可视化和自动化工具支撑销售决策
• 精通SQL和Python，具备扎实的数据处理和工程能力
• 熟悉大模型和AI工具，具备Vibe Coding能力，能快速构建AI应用
• 理解ToB销售运营模式，能将业务需求转化为系统和工具方案
• 具备产品思维，能够将业务需求快速产品化

申请策略

• 了解蚂蚁集团OceanBase的业务方向，在简历和面试中展示对数据库行业的认知
• 强调意愿在AI数据产品方向长期发展，契合团队定位
• 突出SQL/Python编程能力，尤其是数据处理和分析项目经验
• 展示使用大模型或AI工具构建应用的实际案例，体现Vibe Coding能力
• 强调ToB业务理解或销售运营分析经验，说明如何将业务需求转化为技术方案
• 如有产品化落地经验，务必详细描述过程和成果
• 掌握主流大模型API调用和Prompt工程，熟悉LangChain等AI开发框架
• 补充ToB销售运营知识，了解销售漏斗、客户分层等概念

面试指南

• 使用STAR法则组织项目案例：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，突出个人贡献和量化成果
• 对于业务问题，先拆解指标和影响因素，再结合数据提出解决方案
• 展示学习能力和整合思维，强调利用AI工具提升效率
• 请介绍一个你用AI工具或大模型解决实际业务问题的案例
• 如何理解销售运营中的关键指标？你会如何设计销售漏斗分析？
• 当业务需求模糊时，你如何推进并落地一个数据产品？
• 你在SQL或Python方面最复杂的项目是什么？遇到了哪些挑战？
• 谈谈你对Vibe Coding的理解和实际应用