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": "千问事业部-数据研发专家-广州",
"job_level": "专家",AI生成
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"department": "阿里集团",
"location": "广州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类-数据"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "互联网 / 人工智能应用",
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"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "夸克提供AI搜索等人工智能应用服务。"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责亿级用户全链路场景下的端到端数仓建模与开发交付，基于维度建模方法沉淀高复用的分层模型，构建离线数仓与实时数仓的协同架构设计，持续优化海量数据的加工时效、查询性能与计算成本，为下游提供稳定、高效、易用的数据中间层；\n2、负责数据质量治理与链路稳定性保障，建立覆盖完整性、及时性、一致性的监控告警、血缘追踪、异常恢复机制和数据生命周期管理，确保核心数据任务满足SLA要求；\n3、主导面向 Agent 的新型数据体系架构设计与落地，推动数据资产从「传统报表消费」向「智能体可消费」演进；沉淀统一语义层与标准化业务实体模型，构建可被 BI 报表与自然语言问数（Data Agent / ChatBI）共同复用的指标与语义资产，从底层保障问数的口径一致性与可解释性；\n4、负责面向 Data Agent 交互场景的数据 Skill 开发与调优，覆盖数据资产知识库、自然语言查询、数据分析洞察、数据研发工具等核心能力，沉淀数据开发最佳实践，推动团队数据研发能力的整体提升。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机、软件工程、数学、统计学等相关专业优先，3年以上数据仓库或大数据开发相关工作经验；\n2、熟练掌握 SQL、Python 等数据处理语言，具备良好的编程习惯与工程能力；具备海量数据的ETL开发与性能调优能力；\n3、熟悉主流大数据平台（Hadoop、Spark、Flink、MaxCompute、Hologres 等），具备扎实的数据建模能力，熟悉维度建模、Data Vault等主流建模方法论，有完整的数据仓库分层架构设计经验；\n4、对元数据管理、数据质量、数据血缘、数据标准等数据治理核心领域有深入理解或实践经验；\n5、了解统一语义层、指标平台、知识库或自然语言问数（Data Agent / ChatBI）相关技术与建设思路，有相关实践经验者优先；\n6、具备良好的逻辑思维与业务敏感度，能与业务方高效沟通，将模糊业务需求转化为清晰的数据模型与解决方案。具备良好的自我学习能力、团队协作意识与项目推动能力。",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"Spark",
"Hadoop",
"Flink",
"数据治理",
"性能调优",
"架构设计",
"团队协作",
"逻辑思维",
"学习能力",
"建模"
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"preferred_qualifications": "1、本科及以上学历，计算机、软件工程、数学、统计学等相关专业优先，3年以上数据仓库或大数据开发相关工作经验；5、了解统一语义层、指标平台、知识库或自然语言问数（Data Agent / ChatBI）相关技术与建设思路，有相关实践经验者优先",
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"fulltext": "千问事业部-数据研发专家-广州\n千问事业部-数据研发专家-广州\n\n基础信息\n职位类别：技术类-数据\n工作地点：广州\n\n职位描述\n1、负责亿级用户全链路场景下的端到端数仓建模与开发交付，基于维度建模方法沉淀高复用的分层模型，构建离线数仓与实时数仓的协同架构设计，持续优化海量数据的加工时效、查询性能与计算成本，为下游提供稳定、高效、易用的数据中间层；\n2、负责数据质量治理与链路稳定性保障，建立覆盖完整性、及时性、一致性的监控告警、血缘追踪、异常恢复机制和数据生命周期管理，确保核心数据任务满足SLA要求；\n3、主导面向 Agent 的新型数据体系架构设计与落地，推动数据资产从「传统报表消费」向「智能体可消费」演进；沉淀统一语义层与标准化业务实体模型，构建可被 BI 报表与自然语言问数（Data Agent / ChatBI）共同复用的指标与语义资产，从底层保障问数的口径一致性与可解释性；\n4、负责面向 Data Agent 交互场景的数据 Skill 开发与调优，覆盖数据资产知识库、自然语言查询、数据分析洞察、数据研发工具等核心能力，沉淀数据开发最佳实践，推动团队数据研发能力的整体提升。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，计算机、软件工程、数学、统计学等相关专业优先，3年以上数据仓库或大数据开发相关工作经验；\n2、熟练掌握 SQL、Python 等数据处理语言，具备良好的编程习惯与工程能力；具备海量数据的ETL开发与性能调优能力；\n3、熟悉主流大数据平台（Hadoop、Spark、Flink、MaxCompute、Hologres 等），具备扎实的数据建模能力，熟悉维度建模、Data Vault等主流建模方法论，有完整的数据仓库分层架构设计经验；\n4、对元数据管理、数据质量、数据血缘、数据标准等数据治理核心领域有深入理解或实践经验；\n5、了解统一语义层、指标平台、知识库或自然语言问数（Data Agent / ChatBI）相关技术与建设思路，有相关实践经验者优先；\n6、具备良好的逻辑思维与业务敏感度，能与业务方高效沟通，将模糊业务需求转化为清晰的数据模型与解决方案。具备良好的自我学习能力、团队协作意识与项目推动能力。\n1、负责亿级用户全链路场景下的端到端数仓建模与开发交付，基于维度建模方法沉淀高复用的分层模型，构建离线数仓与实时数仓的协同架构设计，持续优化海量数据的加工时效、查询性能与计算成本，为下游提供稳定、高效、易用的数据中间层；\n2、负责数据质量治理与链路稳定性保障，建立覆盖完整性、及时性、一致性的监控告警、血缘追踪、异常恢复机制和数据生命周期管理，确保核心数据任务满足SLA要求；\n3、主导面向 Agent 的新型数据体系架构设计与落地，推动数据资产从「传统报表消费」向「智能体可消费」演进；沉淀统一语义层与标准化业务实体模型，构建可被 BI 报表与自然语言问数（Data Agent / ChatBI）共同复用的指标与语义资产，从底层保障问数的口径一致性与可解释性；\n4、负责面向 Data Agent 交互场景的数据 Skill 开发与调优，覆盖数据资产知识库、自然语言查询、数据分析洞察、数据研发工具等核心能力，沉淀数据开发最佳实践，推动团队数据研发能力的整体提升。\n1、本科及以上学历，计算机、软件工程、数学、统计学等相关专业优先，3年以上数据仓库或大数据开发相关工作经验；\n2、熟练掌握 SQL、Python 等数据处理语言，具备良好的编程习惯与工程能力；具备海量数据的ETL开发与性能调优能力；\n3、熟悉主流大数据平台（Hadoop、Spark、Flink、MaxCompute、Hologres 等），具备扎实的数据建模能力，熟悉维度建模、Data Vault等主流建模方法论，有完整的数据仓库分层架构设计经验；\n4、对元数据管理、数据质量、数据血缘、数据标准等数据治理核心领域有深入理解或实践经验；\n5、了解统一语义层、指标平台、知识库或自然语言问数（Data Agent / ChatBI）相关技术与建设思路，有相关实践经验者优先；\n6、具备良好的逻辑思维与业务敏感度，能与业务方高效沟通，将模糊业务需求转化为清晰的数据模型与解决方案。具备良好的自我学习能力、团队协作意识与项目推动能力。",
"standard_classification": {
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