阿里巴巴业务技术-数据科学家-供给数据

AI Business成立于2023年4月，是阿里国际数字商业集团设立的一层业务组织，专注于AI技术能力建设和AI产品能力输出，旨在用最先进的AI技术重塑平台竞争力，为商家和用户带来极致的电商体验。 作为跨境电商领域的AI先锋，我们坚定地相信人工智能对塑造未来电商的关键作用，并坚持对AI领域人才的培养和发展。我们已经汇聚了业内顶尖的AI算法专家、AI工程师和AI产品团队，并诚挚邀请有共同使命感、追求创新与卓越的AI人才加入我们的团队，共同用AI技术书写数字商业领域的新篇章。 1、应用各类机器学习方法为大模型训练提供高质量训练数据，包含文本、图片、视频、音频等数据类型，探索基于AIGC的数据合成技术，不断提升数据对大模型上表现的贡献，追逐Data-centric AI的数据技术能力 2、建设跨境电商领域的Knowledge Base，从而构建服务阿里跨境电商的RAG、AI Agent 3、在通用BenchMark、业务领域BenchMark基础上，建设大模型自动化评测能力，通过模型评测进行科学数据供给和大模型训练

团队介绍： 我们是一支全球化、多元化、专业化的数据先锋团队，以技术为引擎，以数据为纽带，驱动全球20亿消费者与数千万商家的数字化商业生态。立足中国，服务全球，每天处理覆盖东南亚、欧洲、美洲等多时区的跨境数据洪流，在多语言、多文化、多法规的复杂场景中，打造“数据&AI技术驱动业务”的全球化数据中台。 数据在国际化场景真正成为业务发展的引擎，数据团队成员有数据工程师、研发工程师、数据科学家和算法同学。 团队致力于构建全新的满足安全合规的国际化大数据架构体系；统一的用户/商品/商家资产体系建设，含统一的DMP和选品平台；面向海外商家数据服务的生意参谋及数据银行支撑业务全链路数据驱动闭环，打造从站外竞对机会发现到商品供给和用户增长的数据智能服务Agent平台； 我们秉承简单开放、创新能力、匠心精神的团队文化； 岗位职责： 1) 运用离线批处理与实时流数据技术，建设国际数据体系，包括数据处理、数据采集、数据质量及稳定性保障、数据治理、智能化和自动化建设，搜推广，外投，交易等数据经验； 2) 同数据产品与技术研发协作，为业务方，提供数据洞察和产品化解决方案，与AIDC业务一同成长； 3) 结合业务场景与运营痛点，通过数据+算法+工程化能力，不断完善AIDC的数据化运营能力；

关于我们： 我们是一支全球化、多元化、专业化的数据先锋团队，以技术为引擎，以数据为纽带，驱动全球20亿消费者与数千万商家的数字化商业生态。立足中国，服务全球，每天处理覆盖东南亚、欧洲、美洲等多时区的跨境数据洪流，在多语言、多文化、多法规的复杂场景中，打造“数据&AI技术驱动业务”的全球化数据中台。 团队致力于构建全新的满足安全合规的国际化大数据架构体系；统一的用户/商品/商家资产体系建设，含统一的DMP和选品平台；面向海外商家数据服务的生意参谋及数据银行支撑业务全链路数据驱动闭环，打造从站外竞对机会发现到商品供给和用户增长的数据智能服务Agent平台。我们秉承简单开放、创新能力、匠心精神的团队文化； 职位描述 Job Description 1. 深入理解行业业务逻辑与用户生命周期，通过用户行为分析、消费心理建模、多源数据融合，诊断业务增长瓶颈，设计可落地的用户价值提升策略（如会员分层运营、场景化精准触达、流失用户挽回等）。 2. 主导端到端增长项目：独立完成从业务需求拆解->实验设计->用户特征工程->预测模型开发（如客户分群/LTV/传播裂变因子挖掘）->策略效果归因的全流程。 3. 搭建业务分析框架：结合行业特性（如电商高频转化、内容平台沉浸度驱动、金融行业信用风险维度），设计可解释的用户标签体系与归因模型，输出用户洞察报告指导产品迭代与运营策略。 4. 与搜索推荐、产品、运营团队紧密协作，推动增长实验、A/B测试落地，结合AI模型结果，持续优化产品与内容分发策略。 5. 支撑用户增长策略的算法能力沉淀与平台化建设，推动AI在个性化推荐、多模态建模、用户行为预测等方向的深度应用。 1. Drive business growth strategies through deep user analytics and lifecycle value modeling, focusing on solving real-world problems like member tier operation, scenario-based engagement, and churn recovery. 2. Own full-cycle projects from business diagnosis to deployment: 3. Develop industry-specific frameworks: Design interpretable user tagging systems and attribution models tailored to sector characteristics (e-commerce conversion loops, content engagement drivers, etc.) 4. Collaborate closely with Search & Recommendation, Product, and Operations teams to run growth experiments and optimize strategies based on AI insights. 5.Contribute to platform-level capability building for scalable, AI-powered growth solutions across personalization, multi-modal modeling, and user behavior prediction.

1、深入理解商家行为，通过数据挖掘和分析，为产品策略和市场决策提供数据支持。 2、负责招养汰链路商家洞察，运用统计建模和预测方法，挖掘潜力商家和识别劣质商家。 3、发现供给机会，通过数据驱动的解决方案，识别市场趋势和潜在增长点。 4、参与构建企业级DATA Agent，融合LLM与业务数据打造智能决策大脑。