蚂蚁金服OceanBase-AI平台研发实习生
任职要求
我们最看重的（必须）： 1. 强烈的技术好奇心与自驱力——你关注 AI 工程领域的前沿动态，愿意第一时间尝试新技术、新工具，并能形成自己的判断 2. 快速学习与原型验证能力——面对不熟悉的技术栈，能通过阅读文档、拆解 demo、快速原型…
工作职责
你将加入 AI 平台组，与资深工程师紧密合作，深度参与 AI 应用基础设施（AI-First BaaS） 的架构设计与产品研发。我们正在构建下一代 AI 应用后端底座——从数据库原生 AI 能力、MCP 协议生态，到 Vibe Coding 驱动的全栈应用智作，重新定义 AI 应用的开发范式。 在这里，你将直面工业级场景中的真实挑战： 1. AI 基础设施层：设计 BaaS 能力（Database、Storage、Auth、Realtime），让 AI 应用开发从"拼装多个服务"简化为"调用 3 个 API"； 2. MCP 与 Skills 生态：构建标准化的工具发现与调用协议，让 Agent 框架（Dify、Cursor 等）无缝接入平台能力； 3. Vibe Coding 与 Agent 驱动开发：探索自然语言到可运行应用的全链路，包括 Coding Agent、Dev Sandbox、OpenClaw 式自动化工程； 4. RAG 与知识引擎：从文档解析、混合检索到复杂意图推理，打造企业级知识问答系统； 5. 作为实习生，在师兄的指导下，你将完整经历从技术调研、方案设计、原型验证、代码实现到功能上线的全研发流程。你的优秀成果将直接融入产品，服务企业级用户场景。
职位描述：负责分布式数据库OceanBase AI湖库存储引擎的核心功能研发，OceanBase AI湖库是OceanBase面向AI/AP场景推出的一款全新产品，有着更广阔的市场前景，同时也面临更大的产品技术创新的挑战。需要同学参与方案设计，和团队成员共同讨论并解决存储引擎研发中的各类技术难题，完成最终方案落地，为最终的产品功能交付负责。
1. 通过AI构建数据产品：熟练运用大模型及AI工具，面向销售团队敏捷开发智能问数、客户洞察、线索分析等应用，实现数据能力的产 品化交付。 2. AI驱动数据挖掘与业务洞察：从内外部多源业务系统数据中挖掘业务增长点或风险点，针对销售漏斗、行业渗透、客户画像等场景开展专题分析，为业务提供可落地的洞察和建议。 3. 销售运营系统和工具赋能：理解ToB（数据库厂商/SaaS行业等）销售模式，参与核心指标体系建设；通过数据可视化与自动化工具，为销售决策、行业策略、客户运营等业务落地提供系统和工具支撑。
加入 OceanBase，参与打造领先的下一代多模态数据湖产品。你将负责 AI 技术在企业级数据底座的工程落地。我们极其看重技术实战与客户交付能力。不论你是深耕多模态/CV/NLP 的专家，还是精通大规模搜广推且热衷拥抱大模型技术的实战派，只要你能敏捷响应并快速解决客户在复杂业务场景下的实际痛点，我们都非常欢迎！ 岗位职责 1. 客户场景落地与算法迭代：直面客户真实业务痛点，敏捷完成业务所需模型（多模态 CLIP/SAM/OCR/ASR 模型，或特征提取/检索排序模型）的选型、快速解决海量数据解析、提取与检索难题。 2. 数据合成与模型微调：在业务长尾或缺数据场景下，利用大模型技术进行高质量的数据合成（Data Synthesis）与自动标注。基于合成数据与真实业务反馈，敏捷完成模型的小样本微调（SFT）或强化学习迭代，快速攻克业务难题。 3. 算法工程与数据流水线：基于处理海量数据的经验，负责核心算法流水线的设计与工程落地，构建高可用、易扩展的模型服务架构，保障算法在 OceanBase 底座上的规模化稳定运行。
1、和销售团队配合制定项目推进策略，方案制定和引导，技术验证，应用适配和招投标等环节推进，最终推动项目签单 2、负责针对客户的需求制定合理的基于OceanBase数据库的解决方案，通过必要的技术验证，最终满足用户需求并体现业务价值 3、管理和实施项目中的技术验证，帮助客户设计测试验证场景，衔接内部技术和产品专家， 主导项目关键业务攻坚，推动项目落地 4、负责在项目中的合作伙伴应用适配推进，推动OceanBase产品适配能力提升，最终确保应用的正常运行 5、收集客户对产品的反馈和需求，帮助研发团队充分了解客户的需求和使用特点，帮助产品持续发展提升竞争力 6、针对客户的业务场景和行业属性，沉淀可复制的解决方案、最佳实践和案例等