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-大模型数据平台研发工程师/专家-AIData",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "北京 / 杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类-开发"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",
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"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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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 负责大模型数据平台的整体架构设计与演进，围绕数据的统一管理、检索发现、洞察分析与安全流通构建平台化能力，支撑大模型研发数据的高效、稳定供给。\n2. 主导数据检索、预览与数据集组织等核心能力的产品化建设，把算法与业务的用数诉求抽象为通用、易用、自动化的平台服务，持续提升数据的可发现性与可用性。\n3. 建设面向数据资产的洞察与追踪体系，实现数据底库、质量与全生命周期流转的可视化、可观测与可度量，为数据价值评估与决策提供支撑。\n4. 推动平台与研发全链路的开放集成，通过标准化服务与接口对内对外赋能，提升团队整体的用数效率与协同水平。",
"requirements_text": "1. 硕士及以上学历，计算机、人工智能等专业优先，优秀者条件可适当放宽。\n2. 具备平台或大数据研发经验，精通Java、Python中至少一种，工程质量与系统设计能力扎实。\n3. 具备分布式、微服务与存储/检索系统实践：熟悉ElasticSearch/Lucene或向量检索引擎（Faiss/Milvus/HNSW等），了解相关性调优、召回与排序；熟悉鉴权体系（OAuth/STS/RAM）、任务调度与API/SDK设计。\n4. 熟悉数据湖与大数据栈：ODPS/MaxCompute、OSS、Hudi/Iceberg/Hive，以及Spark/Flink/Hadoop/Ray等计算框架。\n5. 具备良好的数据分析与洞察能力，能从数据中提取价值，驱动数据集建设与配比决策。\n6. 优秀的分析与解决复杂问题能力，良好的团队协作与沟通能力，能协调组内外资源推动项目落地。\n加分项\n● 主导过大模型或离在线场景下的数据平台建设，具备海量图片/视频数据平台或大数据开源框架开发经验。\n● 多模态检索（以图搜图、图文）与embedding模型应用经验。\n● 数据血缘/元数据治理、数据分级与安全流通经验；了解大模型研发数据全流程。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"Spark",
"Hadoop",
"Flink",
"Elasticsearch",
"微服务",
"数据分析",
"数据治理",
"团队协作",
"沟通能力",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1. 硕士及以上学历，计算机、人工智能等专业优先，优秀者条件可适当放宽；加分项",
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"fulltext": "数据技术及产品部-大模型数据平台研发工程师/专家-AIData\n数据技术及产品部-大模型数据平台研发工程师/专家-AIData\n\n基础信息\n职位类别：技术类-开发\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n1. 负责大模型数据平台的整体架构设计与演进，围绕数据的统一管理、检索发现、洞察分析与安全流通构建平台化能力，支撑大模型研发数据的高效、稳定供给。\n2. 主导数据检索、预览与数据集组织等核心能力的产品化建设，把算法与业务的用数诉求抽象为通用、易用、自动化的平台服务，持续提升数据的可发现性与可用性。\n3. 建设面向数据资产的洞察与追踪体系，实现数据底库、质量与全生命周期流转的可视化、可观测与可度量，为数据价值评估与决策提供支撑。\n4. 推动平台与研发全链路的开放集成，通过标准化服务与接口对内对外赋能，提升团队整体的用数效率与协同水平。\n\n职位要求\n1. 硕士及以上学历，计算机、人工智能等专业优先，优秀者条件可适当放宽。\n2. 具备平台或大数据研发经验，精通Java、Python中至少一种，工程质量与系统设计能力扎实。\n3. 具备分布式、微服务与存储/检索系统实践：熟悉ElasticSearch/Lucene或向量检索引擎（Faiss/Milvus/HNSW等），了解相关性调优、召回与排序；熟悉鉴权体系（OAuth/STS/RAM）、任务调度与API/SDK设计。\n4. 熟悉数据湖与大数据栈：ODPS/MaxCompute、OSS、Hudi/Iceberg/Hive，以及Spark/Flink/Hadoop/Ray等计算框架。\n5. 具备良好的数据分析与洞察能力，能从数据中提取价值，驱动数据集建设与配比决策。\n6. 优秀的分析与解决复杂问题能力，良好的团队协作与沟通能力，能协调组内外资源推动项目落地。\n加分项\n● 主导过大模型或离在线场景下的数据平台建设，具备海量图片/视频数据平台或大数据开源框架开发经验。\n● 多模态检索（以图搜图、图文）与embedding模型应用经验。\n● 数据血缘/元数据治理、数据分级与安全流通经验；了解大模型研发数据全流程。\n1. 负责大模型数据平台的整体架构设计与演进，围绕数据的统一管理、检索发现、洞察分析与安全流通构建平台化能力，支撑大模型研发数据的高效、稳定供给。\n2. 主导数据检索、预览与数据集组织等核心能力的产品化建设，把算法与业务的用数诉求抽象为通用、易用、自动化的平台服务，持续提升数据的可发现性与可用性。\n3. 建设面向数据资产的洞察与追踪体系，实现数据底库、质量与全生命周期流转的可视化、可观测与可度量，为数据价值评估与决策提供支撑。\n4. 推动平台与研发全链路的开放集成，通过标准化服务与接口对内对外赋能，提升团队整体的用数效率与协同水平。\n1. 硕士及以上学历，计算机、人工智能等专业优先，优秀者条件可适当放宽。\n2. 具备平台或大数据研发经验，精通Java、Python中至少一种，工程质量与系统设计能力扎实。\n3. 具备分布式、微服务与存储/检索系统实践：熟悉ElasticSearch/Lucene或向量检索引擎（Faiss/Milvus/HNSW等），了解相关性调优、召回与排序；熟悉鉴权体系（OAuth/STS/RAM）、任务调度与API/SDK设计。\n4. 熟悉数据湖与大数据栈：ODPS/MaxCompute、OSS、Hudi/Iceberg/Hive，以及Spark/Flink/Hadoop/Ray等计算框架。\n5. 具备良好的数据分析与洞察能力，能从数据中提取价值，驱动数据集建设与配比决策。\n6. 优秀的分析与解决复杂问题能力，良好的团队协作与沟通能力，能协调组内外资源推动项目落地。\n加分项\n● 主导过大模型或离在线场景下的数据平台建设，具备海量图片/视频数据平台或大数据开源框架开发经验。\n● 多模态检索（以图搜图、图文）与embedding模型应用经验。\n● 数据血缘/元数据治理、数据分级与安全流通经验；了解大模型研发数据全流程。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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