字节跳动Data+AI资深专家/TechLead（大模型数据方向）-Data
任职要求
1、3年及以上数据/AI方向的工作经验，本科及以上学历，博士优先； 2、熟悉Spark、Ray、Iceberg、Lance等引擎，有丰富的开源社区贡献，主导过开源项目者优先…
工作职责
1、负责Data+AI方向的ToB产品的演进规划、竞争力建设和研发，打造业内领先的产品； 2、负责计算和存储引擎内核的深度优化，领先开源社区和行业，给客户提供增量价值； 3、负责大模型数据处理框架的研发、数据处理算子的研发，引领市场需求； 4、与火山引擎方舟、机器学习平台等产品深度生态对接，打造AI全链路组合竞争力； 5、支撑客户的预训练、后训练、模型蒸馏、AI搜索、RAG、Agent等场景的数据需求。
以数据库引擎PolarDB/ADB/Lindorm为数据存储和计算底座，基于此构建in-DB的数据库垂类AI服务. 具体围绕： A. 数据库AI算子的开发。算法研发方向重点为自然语言技术在数据库上的应用。围绕自然语言转SQL/NL2SQL，基于RAG和行业知识的推理逻辑加强，图/知识库自动构建，实体与关系的分析挖掘，和基于Model Context Protocol的数据库AI agent能力。 尤其是在DATA+AI方向具有显著行业数据计算属性的量化金融的国内数据库市场，优化AI推理和针对交易数据的in-DB智能高性能计算算子，以增强阿里云数据库引擎产品在国内量化金融市场的影响力， 并支持数据库引擎团队打下新市场。 B. 适合数据库相对资源受限计算情况下的复杂AI算子推理加速, 并对传统数据库执行计划在新置AI算子的新情境下进行性能联合优化。 围绕transformer架构的推理加速（KVCache， SGlang， vLLM和）等关键AI推理框架的系统底层优化，开发数据库在量化金融市场中的高性能计算和系统框架， 支持AI高性能算子并提供丰富的量化金融算法包。 C. 在数据库和人工智能顶级会议上发表研究论文， 推高阿里云在这两个关键研究领域的影响力。
项目进度及风险管理： 负责AI数据相关项目的全生命周期管理（数据获取、清洗、交付等），确按时保质交付； 制定项目计划，拆解关键路径，跟踪进度、识别风险并制定应对策略； 管理多个并行项目，协调跨部门资源（算法、采购、标注、数据、产研团队等）高效协作； 能有有效的识别风险，并积极推进风险的解决； 能使用科学的方式追踪数据管线的产能情况，识别产能瓶颈，分析原因并推动扩产能方案的落地； 需求管理与流程建设： 搭建和优化数据项目管理流程、需求管理机制、交付规范等基础体系； 与算法团队对接数据需求，理解数据价值与目标，保障需求转化为可落地任务； 团队与资源协调： 协调内部数据团队及外部供应商资源，识别交付瓶颈，提升整体资源利用率； 管理pipeline 各环节交付质量，优化数据生产关系； 基于业务目标，有效的推动跨部门的合作。
1. 负责滴滴数据应用平台AI产品的规划、设计、落地及推广工作，将Data Agent应用到各业务线数据分析场景，产品领域涵盖BI分析、AI应用等； 2. 深入一线业务，能跨部门沟通对接，敏锐洞见客户痛点，了解运营、分析师等各类用户日常数据分析痛点和问题，输出Agent数据解决方案和产品功能设计； 3. 负责和撰写产品MRD、PRD文档等，推动和参与AI方案、UI设计、需求评审和产品管理整个产品生命周期； 4. 准确把控项目目标和节奏，沟通和协调研发、测试、前端、算法等合作团队，推动项目顺利进行，并持续优化和改进产品能力和体验；
1.构建全球发行数据指标体系，监控整体流量趋势、LTV、用户生命周期价值等核心指标，定期输出健康度报告； 2.设计全球化数据预警机制，识别跨区域风险（如渠道流量衰减、付费结构失衡）并提出应对策略 3.主导跨区域数据联动分析（如新兴市场增长潜力评估、成熟市场渗透策略）；开发预测模型（如用户留存预测、收入预测），支持长期业务规划 4.虚线管理区域数据分析师，制定标准化分析框架并推动执行；推动数据工具与平台的全球化升级（如统一数据埋点规范、BI系统优化）