业务技术-AI应用研发工程师-直播技术（数据研发）

优缺点分析

角色解读

• 可向资深数据研发专家、AI架构师方向发展，或转型为数据/算法团队的技术管理者
• 在电商直播核心业务中积累深厚的业务与技术壁垒
• 负责直播业务场景下的AI应用研发与工程化落地，构建数据处理与模型集成体系
• 参与需求分析与方案设计，完善端到端流程，提升业务价值
• 跟进AI技术预研，沉淀可复用技术组件
• 具备2年以上数据仓库经验，精通ETL开发与海量数据处理
• 熟悉主流编程语言与大数据技术栈，了解机器学习、深度学习及大模型应用
• 具备扎实的软件工程基础与跨团队沟通能力

申请策略

• 了解天猫直播业务的最新发展动态与AI应用场景，准备针对业务痛点的技术解决方案
• 突出数据仓库模型设计、ETL开发及海量数据处理经验
• 重点展示AI应用落地、大模型接入或效果调优的实际项目成果
• 强调电商或渠道领域的数据建设背景
• 深入学习大模型应用开发（如LangChain、RAG等）及主流深度学习框架
• 提升复杂业务场景下的系统架构设计与性能调优能力

面试指南

• 采用STAR法则，重点突出业务背景、技术方案选型、工程化落地细节及最终的业务收益（如效率提升、成本降低）
• 对于模型效果评估，需结合具体业务指标进行量化说明
• 请分享一个你主导的AI应用工程化落地项目，遇到了哪些技术挑战？
• 在海量数据处理和ETL开发中，你是如何优化性能并保证数据质量的？
• 如何评估大模型或机器学习模型在实际业务场景中的效果？
• 面对跨团队协作和快速迭代的业务需求，你如何推进复杂任务落地？
• 复习数据仓库建模理论、大数据组件原理及调优经验
• 了解当前大模型在电商直播场景（如智能客服、内容生成、推荐）的应用案例