主分类：数据工程与数据平台研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "数据技术及产品部-AI 数据研发工程师-数据公共层建设/数据语义层建设",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类-数据"AI生成
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"company": {
"company_name": "阿里巴巴控股集团",
"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "学历背景：本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、主导面向Agent的新型数据语义层架构设计与落地，推动数据资产从数据表向智能体可理解、可调用、可推理的消费模式演进； \n2、负责端到端数据建模设计与开发交付，基于流批一体架构（Flink + Spark + Paimon）实现业务模型的统一构建与服务； \n3、负责数据质量治理与链路稳定性保障，建立覆盖全链路的监控告警、血缘追踪，确保关键数据任务满足SLA要求；",
"requirements_text": "1、技术基础扎实：熟练掌握 Java、Python、SQL 中一种或多种数据处理语言，具备良好的编程习惯与工程化思维；\n2、数据处理与平台经验：熟悉主流大数据技术栈（如 Hadoop、Spark、Flink、Paimon、MaxCompute 等），有实时/离线ETL开发、湖仓一体建设、流批融合项目经验者优先； \n3、数据资产意识强：对元数据管理、数据血缘、数据标准、质量规则等数据治理核心领域有深入理解或实战经验，能将治理能力产品化、自动化； \n4、业务理解与沟通能力：具备优秀的逻辑抽象与业务敏感度，能够精准识别需求本质，并将其转化为可落地的数据模型与服务接口； \n5、学习与适应能力强：对 LLM + Data、AI Agent、语义建模等前沿方向有浓厚兴趣，能快速掌握新技术并在复杂系统中验证落地； \n6、团队协作精神：积极主动，责任心强，具备良好的跨团队协作意识和项目推动力，能在多角色协同中达成目标； \n7、学历背景：本科及以上学历，计算机、数学、统计学、信息管理或相关专业优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"SQL",
"Spark",
"Hadoop",
"Flink",
"数据治理",
"团队协作",
"沟通能力",
"建模",
"大语言模型",
"智能体开发"
],
"preferred_qualifications": "2、数据处理与平台经验：熟悉主流大数据技术栈（如 Hadoop、Spark、Flink、Paimon、MaxCompute 等），有实时/离线ETL开发、湖仓一体建设、流批融合项目经验者优先；7、学历背景：本科及以上学历，计算机、数学、统计学、信息管理或相关专业优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"posting": {
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"update_date": "20260917",
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"fulltext": "数据技术及产品部-AI 数据研发工程师-数据公共层建设/数据语义层建设\n数据技术及产品部-AI 数据研发工程师-数据公共层建设/数据语义层建设\n\n基础信息\n职位类别：技术类-数据\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1、主导面向Agent的新型数据语义层架构设计与落地，推动数据资产从数据表向智能体可理解、可调用、可推理的消费模式演进； \n2、负责端到端数据建模设计与开发交付，基于流批一体架构（Flink + Spark + Paimon）实现业务模型的统一构建与服务； \n3、负责数据质量治理与链路稳定性保障，建立覆盖全链路的监控告警、血缘追踪，确保关键数据任务满足SLA要求；\n\n职位要求\n1、技术基础扎实：熟练掌握 Java、Python、SQL 中一种或多种数据处理语言，具备良好的编程习惯与工程化思维；\n2、数据处理与平台经验：熟悉主流大数据技术栈（如 Hadoop、Spark、Flink、Paimon、MaxCompute 等），有实时/离线ETL开发、湖仓一体建设、流批融合项目经验者优先； \n3、数据资产意识强：对元数据管理、数据血缘、数据标准、质量规则等数据治理核心领域有深入理解或实战经验，能将治理能力产品化、自动化； \n4、业务理解与沟通能力：具备优秀的逻辑抽象与业务敏感度，能够精准识别需求本质，并将其转化为可落地的数据模型与服务接口； \n5、学习与适应能力强：对 LLM + Data、AI Agent、语义建模等前沿方向有浓厚兴趣，能快速掌握新技术并在复杂系统中验证落地； \n6、团队协作精神：积极主动，责任心强，具备良好的跨团队协作意识和项目推动力，能在多角色协同中达成目标； \n7、学历背景：本科及以上学历，计算机、数学、统计学、信息管理或相关专业优先。\n1、主导面向Agent的新型数据语义层架构设计与落地，推动数据资产从数据表向智能体可理解、可调用、可推理的消费模式演进； \n2、负责端到端数据建模设计与开发交付，基于流批一体架构（Flink + Spark + Paimon）实现业务模型的统一构建与服务； \n3、负责数据质量治理与链路稳定性保障，建立覆盖全链路的监控告警、血缘追踪，确保关键数据任务满足SLA要求；\n1、技术基础扎实：熟练掌握 Java、Python、SQL 中一种或多种数据处理语言，具备良好的编程习惯与工程化思维；\n2、数据处理与平台经验：熟悉主流大数据技术栈（如 Hadoop、Spark、Flink、Paimon、MaxCompute 等），有实时/离线ETL开发、湖仓一体建设、流批融合项目经验者优先； \n3、数据资产意识强：对元数据管理、数据血缘、数据标准、质量规则等数据治理核心领域有深入理解或实战经验，能将治理能力产品化、自动化； \n4、业务理解与沟通能力：具备优秀的逻辑抽象与业务敏感度，能够精准识别需求本质，并将其转化为可落地的数据模型与服务接口； \n5、学习与适应能力强：对 LLM + Data、AI Agent、语义建模等前沿方向有浓厚兴趣，能快速掌握新技术并在复杂系统中验证落地； \n6、团队协作精神：积极主动，责任心强，具备良好的跨团队协作意识和项目推动力，能在多角色协同中达成目标； \n7、学历背景：本科及以上学历，计算机、数学、统计学、信息管理或相关专业优先。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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