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OceanBase-数据库智能诊断研发工程师-OceanBase
OceanBase-数据库智能诊断研发工程师-OceanBase
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
后端开发
Go
分布式系统
大模型
微服务
时序分析
知识图谱
AI 估算 · 30k–50k
高级工程师岗位，技术栈前沿，蚂蚁集团薪资水平位于行业前列，综合北京地区竞争力估算。
职位详情
关于这个职位
作为OceanBase数据库智能诊断研发工程师，你将参与构建智能诊断平台，利用AI技术（如大模型、时序分析）自动发现和定位数据库性能问题
你负责Web系统架构设计开发，并沉淀一线诊断经验到产品中，提升客户和团队的运维效率
这是一个深度结合AI与工程化的技术挑战岗位
最低要求
精通至少一门语言（Java/Go/Python），熟悉分布式系统开发，有大型项目架构设计经验
熟悉分布式数据库或分布式系统的运行机制、架构体系，了解 SQL、事务、存储引擎等核心模块者
具备云上系统或 Web 应用的架构设计与开发经验，熟悉微服务架构、高并发设计，有全栈开发能力者
熟悉容器化与云原生技术，如Docker、k8s
能够跨团队协作，胜任有挑战的工作，具备技术热情与owner意识
工作职责
负责 Web 系统的架构设计、开发，落地面向客户与前线的一站式诊断工具/系统，提升问题定位与调优效率
探索大模型、时序分析、知识图谱等 AI 技术在数据库诊断领域的落地，构建可解释、可信赖的智能诊断体系
参与一些客户环境问题诊断，将一线经验沉淀为产品能力，帮助 OceanBase 在云上、云下更好地落地
优先资格
有数据库运维工具、可观测平台（Observability）、APM 系统开发经验
熟悉 Prometheus、Grafana、OpenTelemetry 等监控生态
有大模型（LLM）在垂直领域落地或 Agent 开发经验
有开源数据库（MySQL、PostgreSQL、TiDB 等）社区贡献经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度结合AI与数据库，处于技术前沿，个人技能增值快
- 蚂蚁集团平台大，资源丰富，可接触大规模分布式系统真实场景
- 团队技术氛围好，有机会参与开源社区贡献
- 需要同时掌握数据库、AI、工程化等多领域知识，学习曲线陡峭
- 可能涉及客户现场问题响应，工作节奏时有紧张
缺点 / 挑战
- 适合对数据库和AI技术均有浓厚兴趣、热爱挑战、追求技术深度的后端开发工程师
角色解读
- 技术纵深：从智能诊断工程师成长为数据库AI诊断领域专家
- 架构演进：主导更大规模的系统架构设计与优化
- 管理路径：带领团队，负责产品线技术规划与交付
- 设计和开发Web诊断平台，提供一站式数据库性能问题定位与调优工具
- 探索大模型、时序分析等AI技术在数据库诊断中的应用，实现自动化根因分析
- 参与实际客户环境问题诊断，将经验转化为产品特性
- 精通Java/Go/Python中至少一门语言，具备大型分布式系统架构设计经验
- 深入理解分布式数据库或分布式系统原理，熟悉SQL、事务、存储引擎等
- 掌握微服务架构、高并发设计，有全栈开发和云原生（Docker、k8s）经验
申请策略
- 申请时展现对数据库诊断领域的热情和独立思考，可以提出自己对该领域的见解
- 了解OceanBase的产品特性和技术架构，在面试中展示匹配度
- 突出分布式系统或微服务架构的设计与开发经验，尤其是大型项目的架构成果
- 强调数据库相关项目，如数据库运维工具、监控系统或性能优化经验
- 如有AI落地（尤其是大模型、时序分析）或开源贡献，务必突出
- 补强大模型在垂直领域的应用知识，了解Agent开发范式
- 熟悉云原生监控生态如Prometheus、Grafana、OpenTelemetry
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，结构化描述项目经验
- 从问题定义、探索分析、方案设计、验证迭代四个阶段展开技术问题回答
- 请谈谈你设计过的一个分布式系统架构，包括关键决策和挑战
- 如何诊断一个数据库性能瓶颈？请举例说明
- 你是否有AI模型落地经验？如何保证模型的可解释性？
- 如何在微服务架构下实现高并发Web应用？
- 复习分布式数据库核心知识，如OceanBase的架构特点
- 准备1-2个完整的AI落地项目案例，突出工程化细节
职位点评
68
综合评分
前沿AI+数据库诊断，技术成长突出，薪资未明确，现场办公。
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
最适合以技术成长为核心动机的求职者，愿意接受现场办公和适度不确定性。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
60中等
薪资未明确，但蚂蚁集团通常提供具有竞争力的薪酬和福利；福利在JD中未提及，总体补偿性一般。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
90较高
职位聚焦AI+数据库前沿技术，有丰富的技术挑战和成长空间，发展性极强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、Go、Python、分布式系统、微服务、Docker、Kubernetes、大模型、时序分析
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
要求现场办公，具体WLB信息未提及，可能有一定弹性但不确定性高。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
属于高速增长的数据库赛道，帮助客户提升运维效率，有一定社会价值感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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