淘宝闪购淘宝闪购-数据回流测试-测试（测试岗位请勿投递）
任职要求
1、计算机或相关专业，3年以上开发、自动化、性能相关经验； 2、精通测试流程和质量保障体系，有解决复杂问题和编写测试工具、系统平台经验；、 3、在某2个测试领域具备很强的专业技能，如性能，安全，自动化，测试工具开发； 4、精通Java/Python/Ruby等一…
工作职责
1、 参与大型项目与产品需求分析，担任大型项目的质量保障负责人； 2、 深入理解产品、系统内部的设计原理，从质量保障角度提供优化意见； 3、 参与测试效果评估和软件质量核查，通过测试相关流程、策略、方法和工具等创新，提升测试质量和效率； 4、 提供并实施软件质量工程方法保障质量，如代码标准，用例覆盖，CI\CD，测试驱动开发等； 5、 专利、技术钻研、技术培训，进行测试过程和测试方法的持续改进；
1.构建大规模数据回流体系：设计并实现高效的数据采集、清洗、标注 pipeline，从线上真实交互中挖掘高质量训练数据，支撑多任务、多语言的模型训练需求； 2.建立自动化评测体系：设计面向AI Coding场景的多维度评测框架，构建自动化评测流水线与Benchmark，实现对模型及产品端到端能力的全面、客观评估； 3.借助高质量数据推动模型能力持续升级：基于数据体系与合作的模型团队共同开展大模型的持续训练与领域适配，提升模型在实际场景中的性能表现； 4.推动数据驱动的模型迭代：建立数据回流-训练-评测-优化的完整闭环，通过A/B测试、在线评估等手段持续优化模型能力，形成正向迭代机制； 5.发表高水平学术论文：将研究成果总结提炼，在NeurIPS、ICML、ICLR、ACL等顶级会议发表高水平论文，提升团队在AI Coding领域的学术影响力。
负责 Hadoop、Spark、Hive、HBase、Presto、Flink、ClickHouse 等大数据集群的规划、部署与算力调优，保障集群 7×24 小时稳定运行。 负责集群日常运维、性能调优、容量规划、故障排查与问题根治，保障服务达成 SLA 指标。 负责大数据开源组件二次封装、功能迭代与漏洞修复，搭建通用工具与服务，赋能数据平台建设。 为数据分析团队提供底层技术支撑，协助解决平台使用过程中各类复杂技术问题。算机、软件工程、数学等相关专业，本科及以上学历，拥有 3 年及以上大数据研发相关工作经验。 具备中大型集群（PB 级数据量或 50~100 节点规模）整体规划、搭建与优化实战经验。 有 Hadoop、Spark、Hive、Presto 等开源框架源码修改、二次开发经验者优先。 精通 Hadoop、Spark、Hive、HBase、Presto、Flink、ClickHouse 等主流大数据生态组件。 熟练使用 Java、Python、Shell 进行开发，精通 HiveSQL 性能调优。 可独立完成需求分析、技术选型，能够设计高可用、高可扩展的大数据解决方案。 具备钻研精神与自驱力，沟通表达良好，拥有较强的抗压能力及集群应急处置能力。 具备 AI 开发能力，熟练使用主流 AI 编程提效工具（如 Codex、CodeCopilot 等）。 拥有大数据场景下大模型 Agent 设计、开发及项目落地经验者优先。 了解或掌握机器学习算法底层原理者优先。 ## Key Responsibilities * Design, deploy, optimize, and maintain large-scale big data clusters based on technologies such as Hadoop, Spark, Hive, HBase, Presto, Flink, and ClickHouse. * Ensure 24×7 stability, reliability, and performance of production data platforms through proactive monitoring, capacity planning, and performance tuning. * Troubleshoot complex system issues, conduct root cause analysis, and implement long-term solutions to meet SLA requirements. * Develop and enhance internal platform capabilities through customization, secondary development, feature enhancements, and bug fixes of open-source big data components. * Build reusable tools, frameworks, and platform services to improve engineering efficiency and support data platform evolution. * Provide technical guidance and infrastructure support for data analysts, data engineers, and business teams, helping resolve complex platform-related challenges. * Participate in architecture design, technology evaluation, and best-practice establishment for enterprise-scale data platforms. ##
岗位职责： 1.使用各类数据挖掘技术及机器学习算法以及大模型等前沿技术，基于海量多模态行为数据，构建完整的用户画像与兴趣建模体系，精准刻画用户行为。 2.结合对业务理解，深入挖掘数据价值，将业务问题转化为可建模的算法问题并推动在业务场景下应用，拿到业务结果。 3.深入思考产品业务价值，参与制定及落实团队在技术、业务等多维度发展方向。 4.深入理解食杂零售餐饮供应链业务逻辑和运营模式，与业务、产品、工程、数据等团队紧密协同，完成从业务问题到算法问题的抽象与定义，设计指标体系，进行算法技术选型和方案设计实现，推动落地应用。
1、数据处理 (100) 1. 负责行业、市场、竞品及公司经营相关数据的搜集、清洗、整理与汇总，维护数据台账。 2. 协助完成日常数据统计、核对、复盘，输出标准化数据报表，排查数据异常问题。 3. 协助整理行业资讯、政策、案例资料，配合撰写、校对战略分析及部门各类报告。 4. 负责部门数据、文档资料的归档整理，配合完成战略专项项目辅助工作。