字节跳动日志服务研发工程师（查询分析引擎方向）

1.智能分析平台研发：主导腾讯云ChatBI 的架构设计，深度融合大模型技术（如 RAG、NL2SQL、NL2DSL），实现自然语言驱动的数据查询与可视化分析能力，推动产品向 AI 原生方向升级。 2.AI 驱动产品设计：负责腾讯云数据分析类产品的智能化迭代，基于 LLM 能力重构交互逻辑（如自然语言语义解析、动态知识注入），打造 “零代码” AI 分析体验，覆盖 SaaS 与私有化部署场景。 3.AI 技术方案落地：根据业务需求输出兼具创新性与可行性的技术方案，主导大模型微调（如领域适配、参数高效优化）、向量数据库集成、智能查询优化等核心模块开发，确保代码质量与工程落地性。 4.智能场景问题攻坚：针对 SaaS 与私有化客户的复杂需求，通过 AI 技术手段（如模型推理优化、实时数据处理）解决智能分析链路中的性能瓶颈、语义歧义等问题，保障 AI 功能在不同部署环境下的稳定性与准确性。

1. 负责大数据开发套件相关系统的技术架构设计、技术方案评估； 2. 负责调度系统、Adhoc查询、数据资产等项目技术解决方案设计； 3. 负责程序开发工作，有良好的编码习惯； 4. 研究项目技术细节，编写相应的说明书；

1.负责指标平台、用户画像平台等数据平台的后端服务与数据查询接口研发与优化。 2.参与画像标签的生产、同步与维护，保证标签口径统一与数据的准确、及时。 3.支撑数据产品版本迭代，按需求完成功能新增、性能优化、监控与日志补全等工作。 4.配合算法团队，参与在线推荐服务的接口与数据链路开发，保障在线服务结果的稳定、高效输出。 5.参与大模型相关探索，如指标助手、图文生成等大模型应用，以及MCP等框架的数据接口开发与接入。 6.跟踪业界大数据和实时计算技术发展，评估并引入合适的新技术方案，持续优化平台架构与研发效率。 7.积极响应线上问题，对数据查询、平台任务故障等问题进行快速排查与修复，保障数据平台高可用与稳定运行。

1、广告各类在线业务的离线数据加工与在线数据服务开发与维护； 2、数据服务接口及产品需求研发迭代，代码review、bug修复及日常服务运维； 3、针对海量数据处理和查询需求，设计适应业务变化的合理的多维数据分析系统架构，满足多样性的需求； 4、海量日志清洗加工，并抽象出可以多业务复用的数据模型。