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        "responsibilities": "1、负责阿里巴巴国际事业部数据研发体系建设，通过 数据建模 + AI + 工程化能力，支撑业务分析、算法迭代与数据服务。重点面向国际站 AI 业务场景（如Acciowork、智能运营、搜索推荐等），建设高质量的离线/实时数据链路，提供稳定可靠的数据资产、特征工程、样本构建、模型训练数据供给及数据回流能力，并通过 Data Agent 等智能化工具提升数据研发与交付效率。\n2、建设国际站核心数据资产，围绕用户、商品、交易、供给、流量、运营等核心主题域，开展数据建模、分层治理与资产沉淀，形成标准统一、口径清晰、可复用、可服务化的数据资产体系。深度结合 AI 业务需求，沉淀面向算法与运营的数据服务能力，为人群运营、商品管理、品类运营、内容运营及算法特征生产提供稳定、及时、高质量的数据支撑。\n3、负责数据中台的数据稳定性、研发效能与成本治理体系建设。建设和完善数据质量监控、链路保障、故障演练、元数据管理、数据血缘追踪等基础能力；并引入 Data Agent 等 AI 提效手段（如智能 SQL 生成与审查、数据校验、异常诊断、血缘分析、成本优化建议等），提升数据研发效率与数据链路可观测性。通过组件化、模板化和工程化手段提升数据架构扩展性，支持数据产品、AI 数据链路及数据服务的快速迭代和规模化扩展。",
        "requirements_text": "1、较为丰富的数据仓库及数据平台架构经验，熟悉数据建模、分层设计、ETL/实时链路开发与数据资产沉淀。期望通过对业务的深入理解发挥数据价值，并反哺数据体系建设；有跨境电商、B2B、国际零售、营销、供应链、商家/商品运营背景尤佳；具备较为系统的海量数据性能处理与优化经验。\n2、有从事分布式数据存储与计算平台应用开发经验，熟悉 Hadoop 生态相关技术并有实际开发经验，具备 Spark/Flink 等离线/实时计算框架的开发经验尤佳。熟悉 AI 业务场景下的数据链路（如特征工程、样本构建、模型训练数据供给、数据回流、实时特征服务等）者优先。\n3、具有良好的商业敏感度，能够高效地将业务问题转化为数据、算法与 AI 问题，为业务带来切实的数据价值。能综合运用现有数据、算法、产品等能力形成数据化解决方案，并通过 Data Agent 等智能化工具提升数据研发、分析与交付效率，沉淀某一领域内可复用的方法论。\n4、有非结构化数据建设、知识图谱构建、大模型语料/RAG 知识库、向量化数据资产等经验尤佳，能够反哺数据资产与 AI 服务能力，为业务带来更多数据价值增量。\n5、具备良好的思维逻辑性、语言表达能力及项目管理经验，能够推动跨团队、跨领域的数据项目落地。",
        "skills": [AI生成
            "Spark",
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    "fulltext": "阿里国际站-高级数据研发工程师-智能数据部\n阿里国际站-高级数据研发工程师-智能数据部\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、负责阿里巴巴国际事业部数据研发体系建设，通过 数据建模 + AI + 工程化能力，支撑业务分析、算法迭代与数据服务。重点面向国际站 AI 业务场景（如Acciowork、智能运营、搜索推荐等），建设高质量的离线/实时数据链路，提供稳定可靠的数据资产、特征工程、样本构建、模型训练数据供给及数据回流能力，并通过 Data Agent 等智能化工具提升数据研发与交付效率。\n2、建设国际站核心数据资产，围绕用户、商品、交易、供给、流量、运营等核心主题域，开展数据建模、分层治理与资产沉淀，形成标准统一、口径清晰、可复用、可服务化的数据资产体系。深度结合 AI 业务需求，沉淀面向算法与运营的数据服务能力，为人群运营、商品管理、品类运营、内容运营及算法特征生产提供稳定、及时、高质量的数据支撑。\n3、负责数据中台的数据稳定性、研发效能与成本治理体系建设。建设和完善数据质量监控、链路保障、故障演练、元数据管理、数据血缘追踪等基础能力；并引入 Data Agent 等 AI 提效手段（如智能 SQL 生成与审查、数据校验、异常诊断、血缘分析、成本优化建议等），提升数据研发效率与数据链路可观测性。通过组件化、模板化和工程化手段提升数据架构扩展性，支持数据产品、AI 数据链路及数据服务的快速迭代和规模化扩展。\n\n职位要求\n1、较为丰富的数据仓库及数据平台架构经验，熟悉数据建模、分层设计、ETL/实时链路开发与数据资产沉淀。期望通过对业务的深入理解发挥数据价值，并反哺数据体系建设；有跨境电商、B2B、国际零售、营销、供应链、商家/商品运营背景尤佳；具备较为系统的海量数据性能处理与优化经验。\n2、有从事分布式数据存储与计算平台应用开发经验，熟悉 Hadoop 生态相关技术并有实际开发经验，具备 Spark/Flink 等离线/实时计算框架的开发经验尤佳。熟悉 AI 业务场景下的数据链路（如特征工程、样本构建、模型训练数据供给、数据回流、实时特征服务等）者优先。\n3、具有良好的商业敏感度，能够高效地将业务问题转化为数据、算法与 AI 问题，为业务带来切实的数据价值。能综合运用现有数据、算法、产品等能力形成数据化解决方案，并通过 Data Agent 等智能化工具提升数据研发、分析与交付效率，沉淀某一领域内可复用的方法论。\n4、有非结构化数据建设、知识图谱构建、大模型语料/RAG 知识库、向量化数据资产等经验尤佳，能够反哺数据资产与 AI 服务能力，为业务带来更多数据价值增量。\n5、具备良好的思维逻辑性、语言表达能力及项目管理经验，能够推动跨团队、跨领域的数据项目落地。\n1、负责阿里巴巴国际事业部数据研发体系建设，通过 数据建模 + AI + 工程化能力，支撑业务分析、算法迭代与数据服务。重点面向国际站 AI 业务场景（如Acciowork、智能运营、搜索推荐等），建设高质量的离线/实时数据链路，提供稳定可靠的数据资产、特征工程、样本构建、模型训练数据供给及数据回流能力，并通过 Data Agent 等智能化工具提升数据研发与交付效率。\n2、建设国际站核心数据资产，围绕用户、商品、交易、供给、流量、运营等核心主题域，开展数据建模、分层治理与资产沉淀，形成标准统一、口径清晰、可复用、可服务化的数据资产体系。深度结合 AI 业务需求，沉淀面向算法与运营的数据服务能力，为人群运营、商品管理、品类运营、内容运营及算法特征生产提供稳定、及时、高质量的数据支撑。\n3、负责数据中台的数据稳定性、研发效能与成本治理体系建设。建设和完善数据质量监控、链路保障、故障演练、元数据管理、数据血缘追踪等基础能力；并引入 Data Agent 等 AI 提效手段（如智能 SQL 生成与审查、数据校验、异常诊断、血缘分析、成本优化建议等），提升数据研发效率与数据链路可观测性。通过组件化、模板化和工程化手段提升数据架构扩展性，支持数据产品、AI 数据链路及数据服务的快速迭代和规模化扩展。\n1、较为丰富的数据仓库及数据平台架构经验，熟悉数据建模、分层设计、ETL/实时链路开发与数据资产沉淀。期望通过对业务的深入理解发挥数据价值，并反哺数据体系建设；有跨境电商、B2B、国际零售、营销、供应链、商家/商品运营背景尤佳；具备较为系统的海量数据性能处理与优化经验。\n2、有从事分布式数据存储与计算平台应用开发经验，熟悉 Hadoop 生态相关技术并有实际开发经验，具备 Spark/Flink 等离线/实时计算框架的开发经验尤佳。熟悉 AI 业务场景下的数据链路（如特征工程、样本构建、模型训练数据供给、数据回流、实时特征服务等）者优先。\n3、具有良好的商业敏感度，能够高效地将业务问题转化为数据、算法与 AI 问题，为业务带来切实的数据价值。能综合运用现有数据、算法、产品等能力形成数据化解决方案，并通过 Data Agent 等智能化工具提升数据研发、分析与交付效率，沉淀某一领域内可复用的方法论。\n4、有非结构化数据建设、知识图谱构建、大模型语料/RAG 知识库、向量化数据资产等经验尤佳，能够反哺数据资产与 AI 服务能力，为业务带来更多数据价值增量。\n5、具备良好的思维逻辑性、语言表达能力及项目管理经验，能够推动跨团队、跨领域的数据项目落地。",
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