阿里巴巴业务技术-数据研发工程师-自营技术
任职要求
1.从事数据研发领域2年以上，熟悉数据仓库模型设计与ETL开发，包括但不局限于：数据集市设计、流数据计算，数据管理、数据质量、数据服务；有海量数据处理经验。有电商或者零售领域数据建设经验优先； 2. 具备JAVA/Python/Go等一门或多门语言的全栈开…
工作职责
1.负责淘天自营业务端到端全场景的数据仓库的架构设计与研发，建设PB级的数据集市建设和数据质量稳定性管理，让数据标准更规范、数据获取使用更高效。 2.负责自营业务数据产品与应用的数据研发，发掘数据的商业价值，与产品技术团队一起打造极致体验的数据产品，和稳定高效的数据服务。 3.充分理解各域业务，通过业务策略和核心痛点的分析，通过数据资产和服务，协助相关方制定系统性端到端的数据解决方案并落地。 4. 通过构建创新的AI数据应用，提升面向企业员工、商家的数字化经营效率，包括但不局限于找数用数、数据分析与归因、智能选品等。
1.数据研发与治理：负责淘天自营业务数据仓库的模型设计、ETL 开发及数据集市建设，保障 PB 级数据的质量、稳定性与产出效率。 2.AI数据应用开发：参与基于大模型（LLM）的数据应用开发，包括 Agent、RAG、NL2SQL 等功能的实现，提升业务方的数字化经营效率和数据研发的工作效率。 3.业务支持与落地：深入理解业务需求，定位业务问题，给出解决方案并转化为可落地的数据产品或服务，协助解决业务痛点。
1、负责淘系各类决策数据体系的建设，通过数据+工程化，联合BI赋能管理决策，提供高质、稳定的决策数据产品； 2、构建淘系模型、稳定性、质量、成本等治理体系，建设丰富的技术+业务元数据，通过工程化能力，打造先进的淘宝数据治理平台，服务前台业务； 3、打造面向AI时代的数据资产平台； 4、基于新数据资产平台，构建AI研发、AI取数、AI分析等应用场景落地。
1、参与淘天物流全域数据体系的规划与建设，构建高一致性、高复用的实时与离线融合数据资产底座，打造统一、可靠、可产品化的数据服务能力； 2、面向AI原生时代，设计并落地面向大模型与智能Agent消费的数据资产与知识库体系，重构数据的组织、语义表达与服务方式，支撑AI系统的高效理解、推理与决策； 3、深度洞察物流业务场景，探索大数据与AI融合的创新路径，通过数据Agent、RAG、任务编排等技术手段，推动数据从“被动响应”向“主动建议”演进，实现智能化运营闭环； 4、主导或参与湖仓一体的数据架构演进，推动数据采集、治理、质量保障、智能加工与自动化运维体系的持续优化，夯实物流业务高效运转的数据基石。
1、负责淘系各类决策数据体系的建设，通过数据+工程化，联合BI赋能管理决策，提供高质、稳定的决策数据产品； 2、构建淘系模型、稳定性、质量、成本等治理体系，建设丰富的技术+业务元数据，通过工程化能力，打造先进的淘宝数据治理平台，服务前台业务； 3、打造面向AI时代的数据资产平台； 4、基于新数据资产平台，构建AI研发、AI取数、AI分析等应用场景落地。