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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "智能引擎-大数据研发工程师-实时计算方向",
"job_level": "未披露",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": "数据研发"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
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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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"compensation": {
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"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1.负责万亿级特征、样本与索引生产链路的设计、开发和维护，为阿里电商搜索、推荐、广告等业务提供高质量数据支持。\n2.基于 Flink 建设大规模数据处理任务，持续优化计算性能、资源利用率、吞吐能力、延迟及稳定性。\n3.深入分析任务运行瓶颈，解决数据倾斜、反压、状态膨胀、Checkpoint 异常、资源浪费等复杂工程问题。\n4.参与特征、样本、索引平台建设，将共性能力抽象为标准化、配置化和可复用的平台能力。\n5.完善平台的任务管理、质量校验、监控告警、故障诊断及成本治理能力，提升研发和运维效率。\n6.深入理解业务目标，与业务、算法及上下游研发团队共同设计数据链路和技术方案。\n7.参与系统架构演进和技术规划，推动超大规模数据场景下的工程能力沉淀。",
"requirements_text": "1.熟练掌握 Java，具备良好的编码能力和工程实践经验。\n2.具备较强的工程意识，关注代码质量、系统稳定性、可维护性、资源成本和交付效率。\n3.善于进行性能分析与优化，能够通过指标、日志、火焰图等手段定位系统瓶颈，并推动问题闭环。\n4.具备平台意识，能够识别不同业务需求中的共性问题，完成能力抽象和产品化建设。\n5.具备良好的沟通协作和复杂问题解决能力，能够主动推进跨团队项目落地。\n加分项\n1.乐于了解业务，具有搜索、推荐、广告、用户增长等相关领域经验。\n2.具备特征平台、样本平台、实时计算平台或数据开发平台建设经验。\n3.有超大规模 Flink 任务开发、性能优化或稳定性治理经验。\n4.能够深入业务，与业务方、算法团队及上下游研发团队共同设计端到端解决方案。",
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"性能优化"
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"fulltext": "智能引擎-大数据研发工程师-实时计算方向\n智能引擎-大数据研发工程师-实时计算方向\n\n基础信息\n工作地点：北京\n\n职位描述\n1.负责万亿级特征、样本与索引生产链路的设计、开发和维护，为阿里电商搜索、推荐、广告等业务提供高质量数据支持。\n2.基于 Flink 建设大规模数据处理任务，持续优化计算性能、资源利用率、吞吐能力、延迟及稳定性。\n3.深入分析任务运行瓶颈，解决数据倾斜、反压、状态膨胀、Checkpoint 异常、资源浪费等复杂工程问题。\n4.参与特征、样本、索引平台建设，将共性能力抽象为标准化、配置化和可复用的平台能力。\n5.完善平台的任务管理、质量校验、监控告警、故障诊断及成本治理能力，提升研发和运维效率。\n6.深入理解业务目标，与业务、算法及上下游研发团队共同设计数据链路和技术方案。\n7.参与系统架构演进和技术规划，推动超大规模数据场景下的工程能力沉淀。\n\n职位要求\n1.熟练掌握 Java，具备良好的编码能力和工程实践经验。\n2.具备较强的工程意识，关注代码质量、系统稳定性、可维护性、资源成本和交付效率。\n3.善于进行性能分析与优化，能够通过指标、日志、火焰图等手段定位系统瓶颈，并推动问题闭环。\n4.具备平台意识，能够识别不同业务需求中的共性问题，完成能力抽象和产品化建设。\n5.具备良好的沟通协作和复杂问题解决能力，能够主动推进跨团队项目落地。\n加分项\n1.乐于了解业务，具有搜索、推荐、广告、用户增长等相关领域经验。\n2.具备特征平台、样本平台、实时计算平台或数据开发平台建设经验。\n3.有超大规模 Flink 任务开发、性能优化或稳定性治理经验。\n4.能够深入业务，与业务方、算法团队及上下游研发团队共同设计端到端解决方案。\n1.负责万亿级特征、样本与索引生产链路的设计、开发和维护，为阿里电商搜索、推荐、广告等业务提供高质量数据支持。\n2.基于 Flink 建设大规模数据处理任务，持续优化计算性能、资源利用率、吞吐能力、延迟及稳定性。\n3.深入分析任务运行瓶颈，解决数据倾斜、反压、状态膨胀、Checkpoint 异常、资源浪费等复杂工程问题。\n4.参与特征、样本、索引平台建设，将共性能力抽象为标准化、配置化和可复用的平台能力。\n5.完善平台的任务管理、质量校验、监控告警、故障诊断及成本治理能力，提升研发和运维效率。\n6.深入理解业务目标，与业务、算法及上下游研发团队共同设计数据链路和技术方案。\n7.参与系统架构演进和技术规划，推动超大规模数据场景下的工程能力沉淀。\n1.熟练掌握 Java，具备良好的编码能力和工程实践经验。\n2.具备较强的工程意识，关注代码质量、系统稳定性、可维护性、资源成本和交付效率。\n3.善于进行性能分析与优化，能够通过指标、日志、火焰图等手段定位系统瓶颈，并推动问题闭环。\n4.具备平台意识，能够识别不同业务需求中的共性问题，完成能力抽象和产品化建设。\n5.具备良好的沟通协作和复杂问题解决能力，能够主动推进跨团队项目落地。\n加分项\n1.乐于了解业务，具有搜索、推荐、广告、用户增长等相关领域经验。\n2.具备特征平台、样本平台、实时计算平台或数据开发平台建设经验。\n3.有超大规模 Flink 任务开发、性能优化或稳定性治理经验。\n4.能够深入业务，与业务方、算法团队及上下游研发团队共同设计端到端解决方案。",
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