美团数据AI应用方向技术专家
任职要求
1、技术愿景：热爱与信仰AI技术，相信AI能够全方位的改变世界。 2、技术背景：兼具AI的技术判断与Data的落地经验，深度研究过Claude、GPT、Gemini等主流模型及其生态产品，能够将前沿理论转化为适配数据AI场景的工程实践。 3、领域要求：熟悉或者愿意学习数据研发、数据分析的基础工作，了解数据领域相关的角色性质与工作特点，在跨角色、跨团队合作过程…
工作职责
1、Data+AI方向整体的应用对接与架构设计：负责数据方向AI应用的架构设计与应用对接，主导取数、数据分析、经营分析或BI+AI结合等子方向，实现从需求对齐到工程落地的闭环。 2、Data+AI方向基建能力：于大语言模型（LLM）构建高性能智能体（Agent）架构，设计并实现意图识别、任务规划引擎、对话状态管理及多Agent协作网络等核心模块，优化动态工具调用、长短时记忆管理及异常自愈等高级功能。 3、BI系统的AI能力升级：基于AI的技术能力和判断深度改造当前的BI系统，包括探索AI-Native的产品形态以及基于BI+AI的思路提升当前BI系统的智能化水平，为用户的取数&分析等能力全方位的提效。
1、负责相关业务项目的web前端的研发工作，包括需求沟通、功能设计与开发等； 2、负责web前端相关服务的线上维护，性能调优等； 3、负责web前端的架构设计、框架选型、基础组件优化等； 4、和产品/测试/运营进行密切沟通，能够根据需求提出合理技术方案； 5、负责软件开发过程中的问题分析和总结，提供建议和帮助改善研发流程。
1、负责骑行数据AI应用建设，在数据定义研究、数据资产供给消费领域构建AI解决方案，为数据场景的AI覆盖率及应用效果负责； 2、负责骑行数据体系建设，深入理解业务数据需求，协同数仓团队交付可靠数据资产，支撑业务经营数据分析； 3、与业务、商分、技术等团队密切合作，协同推进数据产品持续有效迭代。
-数据报表生成与校验：协助团队基于大模型工具生成业务报表（如运维数据报表、用户行为分析报表等） -重点执行数据核对与校验：包括交叉验证、逻辑一致性检查、异常值检测、数据源溯源等），确保报表数据的准确性、完整性和可靠性；对大模型输出的报表数据进行人工复核，识别潜在错误（如数据偏差、计算错误、维度缺失等），并优化提示词（Prompt）或输入逻辑以提升模型输出质量 -专项数据分析与产品优化：基于生成的报表数据，开展专项分析（如运维效率分析、用户需求洞察、产品功能使用效果评估等），运用统计方法或基础模型（如聚类、趋势分析）挖掘数据价值，输出可落地的分析结论；协助将分析结果转化为产品优化建议（如功能迭代方向、流程改进点），参与团队内部讨论并推动落地，支持内部产品体验提升与团队管理效率优化 -大模型工具协同与优化：协助团队探索大模型在数据报表自动化场景的应用（如结合RAG技术提升数据准确性、通过Prompt工程优化报表生成逻辑），参与智能体框架（如LangChain/LangGraph）的简单配置与测试；跟踪大模型在数据处理领域的前沿技术（如自动化校验算法、低代码报表生成工具），分享实践经验并提出改进建议
1、Data Agent 开发与迭代： 负责数据智能问答 Agent 的核心能力开发，包括多轮对话、归因分析、SQL 生成、Python 分析节点等。 2、RAG 与知识库建设： 基于 RAG 技术构建业务知识库，支持语义搜索、知识图谱自动提取、业务术语管理等能力，提升 AI 生成查询的准确度。 3、MCP 与 AI 数据底座： 参与数据访问 MCP Server 等统一 AI 数据底座的开发，支持数据源动态管理、权限隔离、元数据同步等核心能力。 4、AI + 数据可视化： 开发看板智能总结、图表归因分析、报表自动生成等 AI 驱动的数据可视化功能，降低用户数据分析门槛。 5、业务场景落地： 将 AI 能力在游戏运营、研发管线、质量分析等核心业务场景中深度落地，与业务方紧密协作，持续优化分析体验。 6、技术前瞻与工程落地： 跟踪 AI Agent、LLM 应用等领域最新进展，负责从技术 Demo 到生产级服务的快速转化。