主分类:数据工程与数据平台研发
辅助:数据产品经理(仅展示)
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"job": {
"job_title": "阿里国际-高级 AI 数据工程师-杭州",
"job_level": "高级",AI生成
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"department": "阿里集团",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "数据研发"AI生成
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"company": {
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"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。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "计算机、人工智能、数据科学、统计等相关专业硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍:我们是一支全球化、多元化、专业化的数据先锋团队,以技术为引擎,以数据为纽带,驱动全球20亿消费者与数千万商家的数字化商业生态。立足中国,服务全球,每天处理覆盖东南亚、欧洲、美洲等多时区的跨境数据洪流,在多语言、多文化、多法规的复杂场景中,打造“数据&AI技术驱动业务”的全球化数据中台。\n数据在国际化场景真正成为业务发展的引擎,数据团队成员有数据工程师、研发工程师、数据科学家和算法同学。\n团队致力于构建全新的满足安全合规的国际化大数据架构体系;统一的用户/商品/商家资产体系建设,含统一的DMP和选品平台;面向海外商家数据服务的生意参谋及数据银行支撑业务全链路数据驱动闭环,打造从站外竞对机会发现到商品供给和用户增长的数据智能服务Agent平台; 我们秉承简单开放、创新能力、匠心精神的团队文化;\n1. 构建 AIDC 分国家数据运营资产体系,参与企业级 Data Agent 建设,深度融合大模型与业务数据,打造智能决策中枢,驱动数据从成本中心向价值引擎跃迁\n2. 构建面向海外电商场景的数据智能化解决方案,为平台与商家提供市场洞察、机会发现、业务诊断与问题归因等核心能力,驱动业务精准把握行业脉搏、快速定位经营瓶颈、持续挖掘商业机会\n3. 建设面向 Agent 可理解的语义引擎,涵盖业务建模、本体设计、指标语义化等,为 AI 智能体持续输送高质量、结构化的数据上下文\n4. 设计并推动\"数据→AI→反馈→数据\"的飞轮闭环,以 AI 应用反馈持续打磨数据质量,以数据质量提升反哺模型效果与业务决策,实现数据价值的自增强循环",
"requirements_text": "1. 计算机、人工智能、数据科学、统计等相关专业硕士及以上学历;有顶会论文 / 高影响项目 / 开源贡献者优先\n2. 深入理解数据从\"管道搬运\"到\"价值驱动\"的范式转变,能够以业务场景为起点反向设计数据供给方案,掌握数据产品化方法论与语义建模(本体设计、指标语义化、知识图谱),驱动数据从成本中心向价值引擎跃迁\n3. 深入理解大模型核心原理及RAG、ICL、微调等关键技术,掌握智能体运行机制与编排范式,能够设计面向Agent的数据产品并主导AI应用全生命周期\n4. 能够设计并推动\"数据→AI→反馈→数据\"的正向飞轮,建立数据投入产出的度量体系,用可量化指标证明数据对业务的直接价值\n5. 至少在一种主流编程语言(Java / Python / C++等)上有深度实践经验;熟悉 LLM、NLP、对话式 AI,掌握 Python、SQL、Spark 及大数据处理流程;具备知识图谱、向量数据库、LangChain、MLOps、Fine-tuning 等相关经验\n6. 对AI有热情,主动识别数据价值机会;能快速学习新技术,在AI技术快速迭代中保持技能栈更新\n7. 具备良好的沟通交流能力,能打破团队壁垒推动融合协作;有责任感,确保工作闭环与高质量交付",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"SQL",
"Spark",
"自然语言处理",
"数据库",
"知识图谱",
"沟通能力",
"建模",
"大语言模型",
"智能体开发"
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"preferred_qualifications": "有顶会论文 / 高影响项目 / 开源贡献者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "阿里国际-高级 AI 数据工程师-杭州\n阿里国际-高级 AI 数据工程师-杭州\n\n基础信息\n工作地点:杭州\n\n职位描述\n团队介绍:我们是一支全球化、多元化、专业化的数据先锋团队,以技术为引擎,以数据为纽带,驱动全球20亿消费者与数千万商家的数字化商业生态。立足中国,服务全球,每天处理覆盖东南亚、欧洲、美洲等多时区的跨境数据洪流,在多语言、多文化、多法规的复杂场景中,打造“数据&AI技术驱动业务”的全球化数据中台。\n数据在国际化场景真正成为业务发展的引擎,数据团队成员有数据工程师、研发工程师、数据科学家和算法同学。\n团队致力于构建全新的满足安全合规的国际化大数据架构体系;统一的用户/商品/商家资产体系建设,含统一的DMP和选品平台;面向海外商家数据服务的生意参谋及数据银行支撑业务全链路数据驱动闭环,打造从站外竞对机会发现到商品供给和用户增长的数据智能服务Agent平台; 我们秉承简单开放、创新能力、匠心精神的团队文化;\n1. 构建 AIDC 分国家数据运营资产体系,参与企业级 Data Agent 建设,深度融合大模型与业务数据,打造智能决策中枢,驱动数据从成本中心向价值引擎跃迁\n2. 构建面向海外电商场景的数据智能化解决方案,为平台与商家提供市场洞察、机会发现、业务诊断与问题归因等核心能力,驱动业务精准把握行业脉搏、快速定位经营瓶颈、持续挖掘商业机会\n3. 建设面向 Agent 可理解的语义引擎,涵盖业务建模、本体设计、指标语义化等,为 AI 智能体持续输送高质量、结构化的数据上下文\n4. 设计并推动\"数据→AI→反馈→数据\"的飞轮闭环,以 AI 应用反馈持续打磨数据质量,以数据质量提升反哺模型效果与业务决策,实现数据价值的自增强循环\n\n职位要求\n1. 计算机、人工智能、数据科学、统计等相关专业硕士及以上学历;有顶会论文 / 高影响项目 / 开源贡献者优先\n2. 深入理解数据从\"管道搬运\"到\"价值驱动\"的范式转变,能够以业务场景为起点反向设计数据供给方案,掌握数据产品化方法论与语义建模(本体设计、指标语义化、知识图谱),驱动数据从成本中心向价值引擎跃迁\n3. 深入理解大模型核心原理及RAG、ICL、微调等关键技术,掌握智能体运行机制与编排范式,能够设计面向Agent的数据产品并主导AI应用全生命周期\n4. 能够设计并推动\"数据→AI→反馈→数据\"的正向飞轮,建立数据投入产出的度量体系,用可量化指标证明数据对业务的直接价值\n5. 至少在一种主流编程语言(Java / Python / C++等)上有深度实践经验;熟悉 LLM、NLP、对话式 AI,掌握 Python、SQL、Spark 及大数据处理流程;具备知识图谱、向量数据库、LangChain、MLOps、Fine-tuning 等相关经验\n6. 对AI有热情,主动识别数据价值机会;能快速学习新技术,在AI技术快速迭代中保持技能栈更新\n7. 具备良好的沟通交流能力,能打破团队壁垒推动融合协作;有责任感,确保工作闭环与高质量交付\n团队介绍:我们是一支全球化、多元化、专业化的数据先锋团队,以技术为引擎,以数据为纽带,驱动全球20亿消费者与数千万商家的数字化商业生态。立足中国,服务全球,每天处理覆盖东南亚、欧洲、美洲等多时区的跨境数据洪流,在多语言、多文化、多法规的复杂场景中,打造“数据&AI技术驱动业务”的全球化数据中台。\n数据在国际化场景真正成为业务发展的引擎,数据团队成员有数据工程师、研发工程师、数据科学家和算法同学。\n团队致力于构建全新的满足安全合规的国际化大数据架构体系;统一的用户/商品/商家资产体系建设,含统一的DMP和选品平台;面向海外商家数据服务的生意参谋及数据银行支撑业务全链路数据驱动闭环,打造从站外竞对机会发现到商品供给和用户增长的数据智能服务Agent平台; 我们秉承简单开放、创新能力、匠心精神的团队文化;\n1. 构建 AIDC 分国家数据运营资产体系,参与企业级 Data Agent 建设,深度融合大模型与业务数据,打造智能决策中枢,驱动数据从成本中心向价值引擎跃迁\n2. 构建面向海外电商场景的数据智能化解决方案,为平台与商家提供市场洞察、机会发现、业务诊断与问题归因等核心能力,驱动业务精准把握行业脉搏、快速定位经营瓶颈、持续挖掘商业机会\n3. 建设面向 Agent 可理解的语义引擎,涵盖业务建模、本体设计、指标语义化等,为 AI 智能体持续输送高质量、结构化的数据上下文\n4. 设计并推动\"数据→AI→反馈→数据\"的飞轮闭环,以 AI 应用反馈持续打磨数据质量,以数据质量提升反哺模型效果与业务决策,实现数据价值的自增强循环\n1. 计算机、人工智能、数据科学、统计等相关专业硕士及以上学历;有顶会论文 / 高影响项目 / 开源贡献者优先\n2. 深入理解数据从\"管道搬运\"到\"价值驱动\"的范式转变,能够以业务场景为起点反向设计数据供给方案,掌握数据产品化方法论与语义建模(本体设计、指标语义化、知识图谱),驱动数据从成本中心向价值引擎跃迁\n3. 深入理解大模型核心原理及RAG、ICL、微调等关键技术,掌握智能体运行机制与编排范式,能够设计面向Agent的数据产品并主导AI应用全生命周期\n4. 能够设计并推动\"数据→AI→反馈→数据\"的正向飞轮,建立数据投入产出的度量体系,用可量化指标证明数据对业务的直接价值\n5. 至少在一种主流编程语言(Java / Python / C++等)上有深度实践经验;熟悉 LLM、NLP、对话式 AI,掌握 Python、SQL、Spark 及大数据处理流程;具备知识图谱、向量数据库、LangChain、MLOps、Fine-tuning 等相关经验\n6. 对AI有热情,主动识别数据价值机会;能快速学习新技术,在AI技术快速迭代中保持技能栈更新\n7. 具备良好的沟通交流能力,能打破团队壁垒推动融合协作;有责任感,确保工作闭环与高质量交付",
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