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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"job": {
"job_title": "阿里控股-AI数据工程师-数据决策",
"job_level": "未披露",AI生成
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类-数据"AI生成
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"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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"responsibilities": "1. 参与集团级AI数据引擎：负责文本和多模态数据（音频、图像、视频）的采集、清洗、处理、治理与资产化管理，打造可复用、可观测、可解释的 EB 级数据体系，支撑大模型训练与推理的高质量数据供给；\n2. 不同模态数据智能化处理：主导文本/音频/视频/图像等模态的自动理解、标签体系构建、语义特征抽取、质量建模与自动化治理；设计并训练分类、识别、预测等多模态模型；\n3. AI Native数据Pipeline建设：使用LLM+Agent框架构建智能数据Pipeline，实现数据分渠道过滤、去重、质量诊断、调度编排和异常告警等环节的自动化，显著降低人力成本；\n4. 数据&模型闭环迭代：能够配合数据策略团队基于评测反馈的短板，设计对应的专项数据集，并在训练过程中构建可观测指标，量化数据对模型能力提升的贡献，动态更新数据集，实现数据 → 模型 → 评测 → 数据的循环优化；\n5. 数据资产治理：负责元数据、数据血缘、分类分级、质量评分、数据标准、价值评估等治理框架的设计与落地，推动数据资产的可视化与可运营化，让数据可管理、可复用、可增长。",
"requirements_text": "1. 具备AI+数据双栈能力：精通Python，熟悉SQL/Shell；理解LLM、音频/视频模型、多模态模型等基础原理；具有大模型数据构造、清洗、合成或质量评估相关实践经验。\n2. 多模态数据能力：熟悉图像、视频或音频中的任一模态的特征工程、理解/分类/识别算法或质量建模方法；具备深度学习模型训练实践（PyTorch/TensorFlow）。\n3. 数据工程基础扎实：熟悉主流大数据平台（如 Spark/Flink/MaxCompute/Hadoop）；具备 ETL、数据建模、数据 Pipeline 或数据仓库建设经验。\n4. 数据治理意识：理解元数据、数据质量、数据血缘、数据标准等治理理念；有数据资产体系或治理平台建设经验者优先。\n5. AI Native 工作流思维：熟悉 Agent、LLM 工具链，对如何将 LLM 融入数据生产、数据分析、数据治理流程有实践经验或强烈兴趣。\n6. 工程落地能力强：具备良好的工程实现、问题拆解、项目协同能力，能推动数据与模型闭环高效落地。",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"Spark",
"Hadoop",
"Flink",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
"数据分析",
"数据治理",
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"建模",
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"fulltext": "阿里控股-AI数据工程师-数据决策\n阿里控股-AI数据工程师-数据决策\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. 参与集团级AI数据引擎：负责文本和多模态数据（音频、图像、视频）的采集、清洗、处理、治理与资产化管理，打造可复用、可观测、可解释的 EB 级数据体系，支撑大模型训练与推理的高质量数据供给；\n2. 不同模态数据智能化处理：主导文本/音频/视频/图像等模态的自动理解、标签体系构建、语义特征抽取、质量建模与自动化治理；设计并训练分类、识别、预测等多模态模型；\n3. AI Native数据Pipeline建设：使用LLM+Agent框架构建智能数据Pipeline，实现数据分渠道过滤、去重、质量诊断、调度编排和异常告警等环节的自动化，显著降低人力成本；\n4. 数据&模型闭环迭代：能够配合数据策略团队基于评测反馈的短板，设计对应的专项数据集，并在训练过程中构建可观测指标，量化数据对模型能力提升的贡献，动态更新数据集，实现数据 → 模型 → 评测 → 数据的循环优化；\n5. 数据资产治理：负责元数据、数据血缘、分类分级、质量评分、数据标准、价值评估等治理框架的设计与落地，推动数据资产的可视化与可运营化，让数据可管理、可复用、可增长。\n\n职位要求\n1. 具备AI+数据双栈能力：精通Python，熟悉SQL/Shell；理解LLM、音频/视频模型、多模态模型等基础原理；具有大模型数据构造、清洗、合成或质量评估相关实践经验。\n2. 多模态数据能力：熟悉图像、视频或音频中的任一模态的特征工程、理解/分类/识别算法或质量建模方法；具备深度学习模型训练实践（PyTorch/TensorFlow）。\n3. 数据工程基础扎实：熟悉主流大数据平台（如 Spark/Flink/MaxCompute/Hadoop）；具备 ETL、数据建模、数据 Pipeline 或数据仓库建设经验。\n4. 数据治理意识：理解元数据、数据质量、数据血缘、数据标准等治理理念；有数据资产体系或治理平台建设经验者优先。\n5. AI Native 工作流思维：熟悉 Agent、LLM 工具链，对如何将 LLM 融入数据生产、数据分析、数据治理流程有实践经验或强烈兴趣。\n6. 工程落地能力强：具备良好的工程实现、问题拆解、项目协同能力，能推动数据与模型闭环高效落地。\n1. 参与集团级AI数据引擎：负责文本和多模态数据（音频、图像、视频）的采集、清洗、处理、治理与资产化管理，打造可复用、可观测、可解释的 EB 级数据体系，支撑大模型训练与推理的高质量数据供给；\n2. 不同模态数据智能化处理：主导文本/音频/视频/图像等模态的自动理解、标签体系构建、语义特征抽取、质量建模与自动化治理；设计并训练分类、识别、预测等多模态模型；\n3. AI Native数据Pipeline建设：使用LLM+Agent框架构建智能数据Pipeline，实现数据分渠道过滤、去重、质量诊断、调度编排和异常告警等环节的自动化，显著降低人力成本；\n4. 数据&模型闭环迭代：能够配合数据策略团队基于评测反馈的短板，设计对应的专项数据集，并在训练过程中构建可观测指标，量化数据对模型能力提升的贡献，动态更新数据集，实现数据 → 模型 → 评测 → 数据的循环优化；\n5. 数据资产治理：负责元数据、数据血缘、分类分级、质量评分、数据标准、价值评估等治理框架的设计与落地，推动数据资产的可视化与可运营化，让数据可管理、可复用、可增长。\n1. 具备AI+数据双栈能力：精通Python，熟悉SQL/Shell；理解LLM、音频/视频模型、多模态模型等基础原理；具有大模型数据构造、清洗、合成或质量评估相关实践经验。\n2. 多模态数据能力：熟悉图像、视频或音频中的任一模态的特征工程、理解/分类/识别算法或质量建模方法；具备深度学习模型训练实践（PyTorch/TensorFlow）。\n3. 数据工程基础扎实：熟悉主流大数据平台（如 Spark/Flink/MaxCompute/Hadoop）；具备 ETL、数据建模、数据 Pipeline 或数据仓库建设经验。\n4. 数据治理意识：理解元数据、数据质量、数据血缘、数据标准等治理理念；有数据资产体系或治理平台建设经验者优先。\n5. AI Native 工作流思维：熟悉 Agent、LLM 工具链，对如何将 LLM 融入数据生产、数据分析、数据治理流程有实践经验或强烈兴趣。\n6. 工程落地能力强：具备良好的工程实现、问题拆解、项目协同能力，能推动数据与模型闭环高效落地。",
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