淘天集团-数科DT-数据科学
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
值不值得投
综合评分 73
前沿技术栈、核心业务场景、成长空间大，但工作强度与WLB未知。
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
55K
比数据科学中位数高
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 160 个在招
市场机会
选择适中
杭州 · 数据科学 · 16 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个在淘天集团数据科技部门（数科DT）的核心数据科学岗位，负责构建面向AI Agent的智能数据基座（DaaS）
最低要求
计算机科学、软件工程、数据科学或相关专业本科及以上学历，3 年以上大型互联网公司数据平台、数据中台或 AI 基础设施研发经验，有电商、智能决策或 Agent 系统数据体系建设背景者优先
工作职责
构建面向 AI Agent 的智能数据基座（DaaS），基于淘天统一指标库与语义层，打通“业务语言—数据资产—分析逻辑”链路，支持自然语言到指标、API 或 SQL 的自动映射（Text-to-SQL/NL2API），为上层决策 Agent 提供一致、实时、高性能的数据事实供给
优先资格
加分项：有 LLMOps 平台、AI Agent 中台、Feature Store 或开源数据项目（如 Apache Hop, OpenMetadata）贡献经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿，涵盖AI Agent、RAG、向量数据库、湖仓一体等热门领域，技能积累价值高
- 平台资源丰富，有机会参与从0到1构建数据产品，影响力大
- 对技术要求极高，需同时掌握数据工程、AI基础设施、产品化思维等多方面能力
- 业务复杂度高，需深入理解电商、智能决策等业务逻辑，跨团队协作要求高
- 适合具备深厚数据工程背景，对AI Agent和智能化数据服务充满热情，渴望在大型互联网平台解决复杂技术难题的资深工程师
缺点 / 挑战
- 身处淘天集团核心数据部门，接触海量电商数据与复杂业务场景，技术挑战大，成长快
- 工作强度可能较大，需要应对高并发、低延迟的数据服务挑战
角色解读
- 在数据科学领域深耕，成为数据基础设施或AI Agent数据架构方向的专家
- 向技术管理方向发展，带领团队构建更复杂的数据产品与平台
- 横向拓展至AI应用层，结合业务场景推动数据智能决策的落地与创新
- 构建面向AI Agent的智能数据基座（DaaS），打通业务语言到数据资产的链路，实现自然语言到指标、API或SQL的自动映射
- 支撑KASS底层基础设施，设计知识分块、嵌入存储、元数据标注与向量检索链路，优化RAG在复杂业务下的准确性
- 开发面向Agent工具调用的数据服务接口，为实验分析、因果推断等原子能力提供标准化、低延迟的数据协议
- 打造自助式数据Agent平台（如“验川”、“决明”），推动数据能力产品化，并构建数据质量监控与血缘追踪体系
- 精通湖仓一体架构（Iceberg/Delta Lake/Hudi）、批流一体计算引擎（Flink/Spark Streaming）及主流OLAP系统（ClickHouse/Doris/Presto）
- 熟悉向量数据库（Milvus/Pinecone/Weaviate/Qdrant）原理与性能调优，了解RAG工程挑战
- 扎实的工程能力，熟练使用Python/Java/Scala中至少一种，具备产品化思维
- 了解统一指标平台（如Minerva/DataHub）设计理念，有LLMOps、AI Agent中台经验者优先
申请策略
- 在申请前，深入了解淘天集团数据科技部门的技术博客或公开分享，了解其技术方向与团队文化
- 准备1-2个能体现你解决复杂数据问题能力的项目案例，在面试中详细阐述
- 突出在大型互联网公司构建数据平台或数据中台的经验，尤其是涉及湖仓一体、实时计算、OLAP的项目
- 详细描述参与AI Agent、RAG或向量检索相关项目的经历，强调在准确性、性能优化方面的成果
- 展示对统一指标平台、语义层或数据产品化的理解与实践，体现产品化思维
- 如有LLMOps、Feature Store或开源项目贡献经验，务必在简历中显著位置列出
- 系统学习RAG技术栈，包括向量数据库选型、分块策略、embedding模型调优等
- 深入了解LangChain Tools、LlamaIndex Data Connectors等主流Agent数据连接工具
面试指南
- 回答技术问题时，建议采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），清晰描述项目背景、你的具体职责、采取的技术方案以及最终效果
- 对于架构设计类问题，可以从业务需求出发，对比不同技术方案的优劣，并说明你的选择依据
- 请详细描述你过去负责的一个数据平台或数据中台项目，包括架构设计、技术选型和遇到的挑战
- 在RAG系统中，你是如何解决数据分块和embedding一致性问题以提升检索准确率的？
- 谈谈你对Text-to-SQL的理解，如何保证生成的SQL在复杂业务逻辑下的正确性和性能？
- 如何设计一个高并发、低延迟的数据服务接口，以支持Agent的实时调用？
- 你如何看待数据质量监控与血缘追踪在AI Agent数据供给中的重要性？
- 复习数据工程核心知识，包括湖仓一体、实时计算、OLAP、数据建模等
职位点评
薪资福利
该职位为淘天集团核心数据部门的高级岗位，薪资水平在市场上具有较强竞争力，但JD中未明确提及具体福利待遇。
成长发展
该职位技术栈前沿，涵盖AI Agent、RAG、向量数据库等热门领域，且有机会参与核心数据产品从0到1的建设，成长空间巨大。
工作生活
JD中未提及工作模式、弹性办公或WLB相关信息，且该岗位位于杭州，通勤情况未知。作为核心数据部门的高级岗位，工作强度可能较大。
使命价值
该岗位服务于淘天集团核心电商业务，通过构建智能数据基座赋能业务决策，具有较高的业务价值，但JD中未明确提及社会价值或使命感。
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