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": "阿里健康-AI搜数据底座专家-杭州/北京",
"job_level": "专家",AI生成
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"department": "阿里健康",
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"work_mode": "未披露",AI生成
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"company_description": "阿里健康提供线上线下药事服务和数字化医疗服务。"
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"degree": "计算机、数学、人工智能等相关专业本科及以上学历",
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"responsibilities": "1. 聚焦多模态大模型的数据处理链路，负责 PDF 等复杂文档载体的内容高精度解析与结构化提取，结合开源框架进行效果优化与性能调优；\n2. 负责离线数据处理体系的架构设计与实现，构建高吞吐、可扩展的通用数据编排与调度引擎，支撑大规模多模态数据的高效、稳定供给；\n3. 基于 AI Coding 能力快速响应研发需求，构建稳定、可维护的数据处理与存储系统，保障端到端 pipeline 的可靠性与可观测性；\n4. 推动多模态数据处理技术在实际业务场景中的落地，通过技术创新驱动大模型理解能力与应用效果持续提升。",
"requirements_text": "1. 计算机、数学、人工智能等相关专业本科及以上学历，3 年以上后端研发或数据工程经验，具备大模型应用开发或 AI Infra 实践背景者优先；\n2. 熟练掌握 Python、Java ，具备扎实的数据结构、算法基础和工程化能力；\n3. 有大规模离线数据处理经验，熟悉 Spark / Flink / MaxCompute 等大数据计算引擎，了解任务调度、数据质量治理与数据仓库建模者优先；\n4. 有文本、图像等多模态数据处理实战经验，熟悉 OCR、文档智能（Document AI）、Layout 分析、PyTorch 等技术者优先；\n5. 熟练掌握 LLM 调用、Prompt 工程及 RAG 相关技术，能结合大模型能力优化数据处理流程；\n6. 具备 AI Native 思维，习惯主动思考\"这个问题能否用 AI 更好地解决\"，用 AI 持续提升研发效率，并具备快速原型验证想法的能力；\n7. 具备产品思维，能站在产品与用户的视角审视数据价值，理解数据质量最终决定上层应用的体验；\n8. 有高质量开源项目贡献、技术博客或专利者优先。",
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"Python",
"Java",
"Spark",
"Flink",
"PyTorch",
"数据结构",
"建模",
"大语言模型",
"检索增强生成"
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"preferred_qualifications": "1. 计算机、数学、人工智能等相关专业本科及以上学历，3 年以上后端研发或数据工程经验，具备大模型应用开发或 AI Infra 实践背景者优先；3. 有大规模离线数据处理经验，熟悉 Spark / Flink / MaxCompute 等大数据计算引擎，了解任务调度、数据质量治理与数据仓库建模者优先；4. 有文本、图像等多模态数据处理实战经验，熟悉 OCR、文档智能（Document AI）、Layout 分析、PyTorch 等技术者优先；8. 有高质量开源项目贡献、技术博客或专利者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "阿里健康-AI搜数据底座专家-杭州/北京\n阿里健康-AI搜数据底座专家-杭州/北京\n\n基础信息\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n1. 聚焦多模态大模型的数据处理链路，负责 PDF 等复杂文档载体的内容高精度解析与结构化提取，结合开源框架进行效果优化与性能调优；\n2. 负责离线数据处理体系的架构设计与实现，构建高吞吐、可扩展的通用数据编排与调度引擎，支撑大规模多模态数据的高效、稳定供给；\n3. 基于 AI Coding 能力快速响应研发需求，构建稳定、可维护的数据处理与存储系统，保障端到端 pipeline 的可靠性与可观测性；\n4. 推动多模态数据处理技术在实际业务场景中的落地，通过技术创新驱动大模型理解能力与应用效果持续提升。\n\n职位要求\n1. 计算机、数学、人工智能等相关专业本科及以上学历，3 年以上后端研发或数据工程经验，具备大模型应用开发或 AI Infra 实践背景者优先；\n2. 熟练掌握 Python、Java ，具备扎实的数据结构、算法基础和工程化能力；\n3. 有大规模离线数据处理经验，熟悉 Spark / Flink / MaxCompute 等大数据计算引擎，了解任务调度、数据质量治理与数据仓库建模者优先；\n4. 有文本、图像等多模态数据处理实战经验，熟悉 OCR、文档智能（Document AI）、Layout 分析、PyTorch 等技术者优先；\n5. 熟练掌握 LLM 调用、Prompt 工程及 RAG 相关技术，能结合大模型能力优化数据处理流程；\n6. 具备 AI Native 思维，习惯主动思考\"这个问题能否用 AI 更好地解决\"，用 AI 持续提升研发效率，并具备快速原型验证想法的能力；\n7. 具备产品思维，能站在产品与用户的视角审视数据价值，理解数据质量最终决定上层应用的体验；\n8. 有高质量开源项目贡献、技术博客或专利者优先。\n1. 聚焦多模态大模型的数据处理链路，负责 PDF 等复杂文档载体的内容高精度解析与结构化提取，结合开源框架进行效果优化与性能调优；\n2. 负责离线数据处理体系的架构设计与实现，构建高吞吐、可扩展的通用数据编排与调度引擎，支撑大规模多模态数据的高效、稳定供给；\n3. 基于 AI Coding 能力快速响应研发需求，构建稳定、可维护的数据处理与存储系统，保障端到端 pipeline 的可靠性与可观测性；\n4. 推动多模态数据处理技术在实际业务场景中的落地，通过技术创新驱动大模型理解能力与应用效果持续提升。\n1. 计算机、数学、人工智能等相关专业本科及以上学历，3 年以上后端研发或数据工程经验，具备大模型应用开发或 AI Infra 实践背景者优先；\n2. 熟练掌握 Python、Java ，具备扎实的数据结构、算法基础和工程化能力；\n3. 有大规模离线数据处理经验，熟悉 Spark / Flink / MaxCompute 等大数据计算引擎，了解任务调度、数据质量治理与数据仓库建模者优先；\n4. 有文本、图像等多模态数据处理实战经验，熟悉 OCR、文档智能（Document AI）、Layout 分析、PyTorch 等技术者优先；\n5. 熟练掌握 LLM 调用、Prompt 工程及 RAG 相关技术，能结合大模型能力优化数据处理流程；\n6. 具备 AI Native 思维，习惯主动思考\"这个问题能否用 AI 更好地解决\"，用 AI 持续提升研发效率，并具备快速原型验证想法的能力；\n7. 具备产品思维，能站在产品与用户的视角审视数据价值，理解数据质量最终决定上层应用的体验；\n8. 有高质量开源项目贡献、技术博客或专利者优先。",
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