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": "高德-数据工程工程师/专家-信息研发",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "北京",
"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": "高德",
"company_industry": "数字地图 / 导航服务",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "高德提供电子地图和导航服务。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 5,
"degree": "计算机相关专业本科及以上",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、设计并构建实时/离线数据管道与特征体系，支撑搜索、推荐、广告、增长营销等场景的用户画像与全域行为序列服务；\n2、构建高性能分布式特征服务平台，保障召排式与生成式算法架构的特征稳定供给；\n3、抽象通用特征管理逻辑，引入 Agent 能力降低特征对齐、裁剪与交付的全链路成本；\n4、与 Agent Builder 协同，规模化、高质量交付数据产物，驱动业务转化效率提升。",
"requirements_text": "1、计算机相关专业本科及以上，5 年以上大数据/分布式系统开发经验，或具备用户标签与特征挖掘背景；\n2、技术栈覆盖以下方向之一或多项：Java 后端（SSM）、Flink/Hive 离在线复杂流程、HBase/NebulaGraph 高性能查询、基于 LLM 的标签挖掘；\n3、具备复杂分布式系统架构设计能力，有高并发/高可用系统调优经验，对数据链路与在线推理性能有极致追求；\n4、深度掌握 Agent Loop、Skills、SDD/ATDD，能设计人机协作边界，推动项目交付提效与规模化；\n5、业务理解与沟通能力强，能主动定义和解决挑战性问题，对技术方向有独立判断。\n加分项：\n1、有搜索/推荐/广告领域的特征管理、特征生产、用户理解或模型蒸馏经验；\n2、具备 Agent Builder 实战经验，能端到端交付跨场景特征生产与 LLM Summary 挖掘。",
"skills": [AI生成
"Java",
"Flink",
"分布式系统",
"系统架构",
"架构设计",
"沟通能力",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "加分项：",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"contact_methods": [
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"posting": {
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent.amap.com/off-campus/position-detail?positionId=100030520002"
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"fulltext": "高德-数据工程工程师/专家-信息研发\n高德-数据工程工程师/专家-信息研发\n\n基础信息\n职位类别：技术类-开发\n工作地点：北京\n\n职位描述\n1、设计并构建实时/离线数据管道与特征体系，支撑搜索、推荐、广告、增长营销等场景的用户画像与全域行为序列服务；\n2、构建高性能分布式特征服务平台，保障召排式与生成式算法架构的特征稳定供给；\n3、抽象通用特征管理逻辑，引入 Agent 能力降低特征对齐、裁剪与交付的全链路成本；\n4、与 Agent Builder 协同，规模化、高质量交付数据产物，驱动业务转化效率提升。\n\n职位要求\n1、计算机相关专业本科及以上，5 年以上大数据/分布式系统开发经验，或具备用户标签与特征挖掘背景；\n2、技术栈覆盖以下方向之一或多项：Java 后端（SSM）、Flink/Hive 离在线复杂流程、HBase/NebulaGraph 高性能查询、基于 LLM 的标签挖掘；\n3、具备复杂分布式系统架构设计能力，有高并发/高可用系统调优经验，对数据链路与在线推理性能有极致追求；\n4、深度掌握 Agent Loop、Skills、SDD/ATDD，能设计人机协作边界，推动项目交付提效与规模化；\n5、业务理解与沟通能力强，能主动定义和解决挑战性问题，对技术方向有独立判断。\n加分项：\n1、有搜索/推荐/广告领域的特征管理、特征生产、用户理解或模型蒸馏经验；\n2、具备 Agent Builder 实战经验，能端到端交付跨场景特征生产与 LLM Summary 挖掘。\n1、设计并构建实时/离线数据管道与特征体系，支撑搜索、推荐、广告、增长营销等场景的用户画像与全域行为序列服务；\n2、构建高性能分布式特征服务平台，保障召排式与生成式算法架构的特征稳定供给；\n3、抽象通用特征管理逻辑，引入 Agent 能力降低特征对齐、裁剪与交付的全链路成本；\n4、与 Agent Builder 协同，规模化、高质量交付数据产物，驱动业务转化效率提升。\n1、计算机相关专业本科及以上，5 年以上大数据/分布式系统开发经验，或具备用户标签与特征挖掘背景；\n2、技术栈覆盖以下方向之一或多项：Java 后端（SSM）、Flink/Hive 离在线复杂流程、HBase/NebulaGraph 高性能查询、基于 LLM 的标签挖掘；\n3、具备复杂分布式系统架构设计能力，有高并发/高可用系统调优经验，对数据链路与在线推理性能有极致追求；\n4、深度掌握 Agent Loop、Skills、SDD/ATDD，能设计人机协作边界，推动项目交付提效与规模化；\n5、业务理解与沟通能力强，能主动定义和解决挑战性问题，对技术方向有独立判断。\n加分项：\n1、有搜索/推荐/广告领域的特征管理、特征生产、用户理解或模型蒸馏经验；\n2、具备 Agent Builder 实战经验，能端到端交付跨场景特征生产与 LLM Summary 挖掘。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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