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蚂蚁数字科技-数科技术部-数据挖掘工程师
蚂蚁数字科技-数科技术部-数据挖掘工程师
发布于 大约 5 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据分析与科学
数据分析与科学
Ai Agent
Prompt Engineering
Rag
Sql
Xgboost
大模型
数据挖掘
时序预测
机器学习
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
融合经典数据挖掘与大模型技术的业务落地岗位，技术成长性强，工作生活平衡需进一步了解。
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。
薪资怎么样
35K
比数据分析与科学中位数高
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 910 个在招 · 其中数据分析与科学 2 个
市场机会
选择面较广
北京 · 数据分析与科学 · 约 380 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是蚂蚁数字科技的数科技术部数据挖掘工程师，主要负责在餐饮、商圈、门店等线下场景中，运用数据挖掘、机器学习及大模型技术，构建预测模型、设计AI应用（如智能排班、营销推荐等），并搭建数据分析框架以支持门店经营的量化决策，最终推动数据能力在业务中落地并创造价值
最低要求
统计学、数学、计算机或相关专业本科及以上学历
年以上数据挖掘/机器学习经验，有线下零售、餐饮、商圈或营销场景经验者优先
扎实的统计与机器学习基础，熟悉回归、聚类、XGBoost、时序预测等算法，能独立完成特征工程到模型上线的全流程
熟练使用 Python及 SQL，能完成多源数据融合分析
具备业务拆解能力，能从业务问题定义分析框架，而非被动执行需求
有大模型应用开发经验，熟悉 RAG、向量数据库、LangChain/LangGraph、Prompt Engineering 者优先
有 AI Agent 设计与落地经验，了解工具调用、工作流编排、MCP 等者优先
有AI Coding（如 Cursor、Claude Code、Codex等）经验优先
沟通清晰，能把分析结论讲给非技术受众听懂，有客户交付或 POC 经验者优先
工作职责
负责餐饮/商圈/门店等场景的数据挖掘，构建客流预测、销售预测、会员行为建模、营销归因等模型，输出可落地的业务洞察
结合大模型能力，设计并落地 AI Agent 应用（智能排班、自动订货、营销推荐、门店诊断助手等），包括 RAG 知识库构建与 Agent 工作流编排等
设计业务数据分析框架与指标体系，支撑门店经营诊断、商圈分析、营销效果评估等场景的量化决策
推动模型上线后的效果追踪与持续迭代，建立 bad case 分析闭环，确保数据能力与业务结果对齐
参与客户 POC 与项目交付，能独立完成分析汇报与方案讲解，协同产品与运营团队推进 AI 能力落地
优先资格
有大模型应用开发经验，熟悉 RAG、向量数据库、LangChain/LangGraph、Prompt Engineering 者优先
有 AI Agent 设计与落地经验，了解工具调用、工作流编排、MCP 等者优先
有AI Coding（如 Cursor、Claude Code、Codex等）经验优先
沟通清晰，能把分析结论讲给非技术受众听懂，有客户交付或 POC 经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿：能同时实践经典数据挖掘和大模型、AI Agent等前沿技术，成长空间大
- 业务价值感强：模型直接服务于餐饮零售等实体业务，能快速看到数据驱动的业务成果
- 平台优势：在大型科技公司参与行业级解决方案，能积累复杂的项目经验和行业认知
- 业务理解门槛高：线下场景复杂多变，需要快速理解行业逻辑并转化为技术问题
- 技术更新快：需要持续跟进大模型、Agent等技术的最新发展并应用于实践
- 适合既热爱数据与算法，又对商业应用有浓厚兴趣，希望将技术力量切实转化为业务价值的工程师
- 要求具备不错的沟通能力和跨团队协作意识
缺点 / 挑战
- 效果与交付压力：模型需直接对业务指标负责，且需参与客户POC，有明确的交付和效果验证要求
角色解读
- 技术专家路径：深耕数据科学与AI应用领域，成为该交叉领域的资深架构师或专家
- 技术管理路径：带领数据团队，负责更宏观的数据策略与AI产品化落地，转向技术经理或总监
- 业务融合路径：凭借对线下商业场景的深刻理解，可转向行业解决方案架构师或业务负责人
- 针对餐饮零售等线下场景，挖掘数据价值，构建预测与分析模型，驱动业务决策
- 运用大模型和AI Agent技术，设计并开发智能应用（如智能排班、营销推荐），将前沿AI能力转化为业务生产力
- 从0到1设计数据分析框架，并负责模型从开发到上线的全生命周期管理，确保效果落地
- 需要扎实的传统数据挖掘与机器学习功底，能够熟练运用Python、SQL和经典算法解决业务问题
- 需要掌握大模型应用开发技能，熟悉RAG、LangChain等工具链，能设计并实现AI Agent工作流
- 需要强大的业务理解和沟通能力，能将复杂的技术分析转化为业务方听得懂的洞察，并推动落地
申请策略
- 提前研究蚂蚁数字科技在智慧零售、餐饮数字化方面的公开案例和产品，思考数据挖掘和AI Agent可以如何应用其中
- 准备一个能够清晰阐述‘如何从业务问题定义到技术方案再到价值闭环’的完整故事，这在面试中会非常加分
- 重点突出在零售/餐饮/营销场景下的数据分析和建模项目经验，用业务结果（如提升了多少预测准确率、优化了多少成本）量化成果
- 详细描述大模型/AI Agent相关的实践项目，说明你负责的具体环节、使用的技术栈（如RAG、LangChain）以及解决的实际问题
- 强调独立负责端到端项目的能力，包括需求分析、技术方案设计、模型开发、上线追踪和汇报
- 系统学习大模型应用开发框架（如LangChain/LangGraph）和主流向量数据库的使用
- 深入了解AI Agent的设计模式，尝试用开源工具（如AutoGPT、CrewAI）搭建一个小型工作流进行实践
面试指南
- 对于项目经验题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，突出业务理解和量化结果
- 对于系统设计题，先理清核心业务目标，再拆解技术模块（数据处理、模型、调度、交互），说明选型依据和潜在难点
- 对于沟通类问题，举例说明你如何将技术指标（如准确率、召回率）转化为业务语言（如节省人力、提升营收）
- 请介绍一个你负责过的、最复杂的数据挖掘项目，你是如何从业务问题定义到模型上线并看到效果的？
- 如果让你为一个连锁餐饮品牌设计一个‘智能排班’的AI Agent，你的整体架构和工作流会是怎样的？
- 在模型上线后，如何建立有效的bad case分析闭环来持续优化模型？请举例说明
- 如何向不具备技术背景的餐饮门店老板解释你的客流预测模型的价值？
- 你对RAG和Agent工作流编排（如LangGraph）是如何理解的？在实际项目中遇到过哪些挑战？
职位点评
薪资福利82
成长发展90
工作生活65
使命价值75
薪资福利
82较高
该职位位于北京/上海，属于资深技术岗位，在知名科技公司，通常能提供具有市场竞争力的薪酬包和福利待遇。
薪资信号市场水准 (25K-45K/月)
成长发展
90较高
职位要求融合传统数据挖掘与大模型、AI Agent等前沿技术，能深度参与从模型到产品的全流程，技术成长和业务视野拓展价值很高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈数据挖掘、机器学习、XGBoost、时序预测、Python、SQL、大模型、RAG、LangChain、AI Agent、Prompt Engineering、MCP
业务类型profit_center
工作生活
65中等
工作地点位于一线城市核心区域，职位描述未提及远程或弹性办公安排，工作可能需要配合业务节奏和项目交付。
工作模式未明确
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
75中等
职位专注于用AI技术赋能传统餐饮零售行业，推动线下商业的数字化和智能化升级，具有明确的行业应用价值和创新意义。
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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