岗位职责
- 建设面向大模型的数据底座 建设指标层和语义层，包括指标定义、维度、口径说明、业务术语和同义词映射，让大模型能准确理解和调用数据。沉淀餐饮行业知识和数据知识，抽象并建设公共数据能力。
- 餐饮数据模型与标准化 设计统一的餐饮经营数据模型，覆盖门店、订单、菜品/SKU、营销活动、会员、库存、成本、人效等主题。解决多平台数据的口径对齐问题字段映射、实体对齐、去重、口径标准化等，形成可复用的数据标准。
- 多源数据归集方案 负责商家数据归集的整体方案和持续优化。数据来源包括平台、门店系统、供应链系统和财务系统。规划和迭代数据采集链路，并建立归集效果指标（覆盖率、成功率、时效性、采集成本），并持续优化。
- 跨团队协同 对接上层应用、算法、数据工程等研发团队，把应用侧的数据需求转化为底层建设规划。
职位要求
- 本科及以上学历，3 年以上数据产品或数据平台产品经验，有数据采集、数据集成、AI工作台经验优先。
- 熟悉 RPA或数据集成类产品的原理与链路，了解采集稳定性、调度和风控的常见问题，能独立设计归集方案并推动落地。
- 熟悉数据建模（维度建模、指标体系、主数据管理），能把复杂业务抽象成结构清晰、口径统一的数据模型。
- 理解大模型对数据的使用方式，了解语义层、RAG、Function Calling、NL2SQL 对底层数据的要求，能从"让大模型用得准"的角度设计数据结构和元数据。
- 了解餐饮或本地生活行业，熟悉外卖、团购、收银等平台的商家后台和数据结构，懂商家经营数据的实际含义。
- 逻辑严谨，重视数据质量和细节，有较强的跨团队推动能力。 加分项：
- 做过餐饮 SaaS、商家数据聚合类产品。
- 有 RPA 平台（影刀、UiPath等）或大规模采集系统的设计经验。
- 有指标平台、语义层、数据中台的产品经验。
- 有服务 AI Agent 或 Copilot 产品的数据建设经验。
