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）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "阿里国际站-AI Agent训练数据工程师-杭州",
"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
},
"company": {
"company_name": "阿里国际数字商业",
"company_industry": "跨境电商",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "阿里国际数字商业业务涉及国际电商平台及跨境商品交易。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "我们在做面向真实跨境贸易场景的 AI Agent，覆盖买家采购、商家经营、Research、商品发布、跨平台运营、物流跟踪等复杂任务。\n岗位核心不是传统数仓/ETL，而是构建 Agent 训练数据、轨迹数据、评测数据与数据闭环系统。\n你会做什么\n1. 搭建 Agent / LLM 数据生产 Pipeline：采集、清洗、切分、去重、结构化、版本管理。\n2. 构建 SFT、Preference、Tool Use、Function Call、多步规划、任务轨迹等训练数据。\n3. 从 Query、对话、商品、行为日志、操作轨迹中挖掘高价值样本。\n4. 建设 Agent Benchmark / Eval 数据集，覆盖任务完成率、工具调用准确率、多语言质量等。\n5. 建立数据质检、抽检、异常发现、标注协同与自动化评测机制。\n6. 和算法/产品/工程一起做“数据-训练-评测-线上反馈”闭环。",
"requirements_text": "1. 3年以上数据工程 / 机器学习数据 / LLM 数据相关经验。\n2. 熟练使用 Python，熟悉 Spark / Flink / MaxCompute / Ray 等至少一种。\n3. 了解 SFT / Preference / RLHF / RLAIF / Eval 等数据构造流程。\n4. 有复杂数据集建设、数据质量治理、标注流程设计经验。\n5. 有以下经验优先：\n1）Agentic 数据构造（Tool Use / Browser / Computer Use / Trajectory）\n2）LLM / Agent Benchmark 建设\n3）多语言数据处理\n4）电商 / 搜索 / 对话场景经验",
"skills": [AI生成
"Python",
"Spark",
"Flink",
"机器学习",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "5. 有以下经验优先：",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://aidc-jobs.alibaba.com/off-campus/position-detail?positionId=100022955055"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "100022955055",
"post_date": "2026-06-26",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://aidc-jobs.alibaba.com/off-campus/position-detail?positionId=100022955055"
},
"fulltext": "阿里国际站-AI Agent训练数据工程师-杭州\n阿里国际站-AI Agent训练数据工程师-杭州\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\n我们在做面向真实跨境贸易场景的 AI Agent，覆盖买家采购、商家经营、Research、商品发布、跨平台运营、物流跟踪等复杂任务。\n岗位核心不是传统数仓/ETL，而是构建 Agent 训练数据、轨迹数据、评测数据与数据闭环系统。\n你会做什么\n1. 搭建 Agent / LLM 数据生产 Pipeline：采集、清洗、切分、去重、结构化、版本管理。\n2. 构建 SFT、Preference、Tool Use、Function Call、多步规划、任务轨迹等训练数据。\n3. 从 Query、对话、商品、行为日志、操作轨迹中挖掘高价值样本。\n4. 建设 Agent Benchmark / Eval 数据集，覆盖任务完成率、工具调用准确率、多语言质量等。\n5. 建立数据质检、抽检、异常发现、标注协同与自动化评测机制。\n6. 和算法/产品/工程一起做“数据-训练-评测-线上反馈”闭环。\n\n职位要求\n1. 3年以上数据工程 / 机器学习数据 / LLM 数据相关经验。\n2. 熟练使用 Python，熟悉 Spark / Flink / MaxCompute / Ray 等至少一种。\n3. 了解 SFT / Preference / RLHF / RLAIF / Eval 等数据构造流程。\n4. 有复杂数据集建设、数据质量治理、标注流程设计经验。\n5. 有以下经验优先：\n1）Agentic 数据构造（Tool Use / Browser / Computer Use / Trajectory）\n2）LLM / Agent Benchmark 建设\n3）多语言数据处理\n4）电商 / 搜索 / 对话场景经验\n我们在做面向真实跨境贸易场景的 AI Agent，覆盖买家采购、商家经营、Research、商品发布、跨平台运营、物流跟踪等复杂任务。\n岗位核心不是传统数仓/ETL，而是构建 Agent 训练数据、轨迹数据、评测数据与数据闭环系统。\n你会做什么\n1. 搭建 Agent / LLM 数据生产 Pipeline：采集、清洗、切分、去重、结构化、版本管理。\n2. 构建 SFT、Preference、Tool Use、Function Call、多步规划、任务轨迹等训练数据。\n3. 从 Query、对话、商品、行为日志、操作轨迹中挖掘高价值样本。\n4. 建设 Agent Benchmark / Eval 数据集，覆盖任务完成率、工具调用准确率、多语言质量等。\n5. 建立数据质检、抽检、异常发现、标注协同与自动化评测机制。\n6. 和算法/产品/工程一起做“数据-训练-评测-线上反馈”闭环。\n1. 3年以上数据工程 / 机器学习数据 / LLM 数据相关经验。\n2. 熟练使用 Python，熟悉 Spark / Flink / MaxCompute / Ray 等至少一种。\n3. 了解 SFT / Preference / RLHF / RLAIF / Eval 等数据构造流程。\n4. 有复杂数据集建设、数据质量治理、标注流程设计经验。\n5. 有以下经验优先：\n1）Agentic 数据构造（Tool Use / Browser / Computer Use / Trajectory）\n2）LLM / Agent Benchmark 建设\n3）多语言数据处理\n4）电商 / 搜索 / 对话场景经验",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T016",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}