阿里巴巴1688-Java技术专家-AI Data
任职要求
1、计算机或相关专业本科及以上学历，5年以上 Java 后端开发经验； 2、熟练掌握 Java、Spring Boot、并发编程及分布式系统设计，熟悉消息队列、缓存、数据库及大数据组件（如 Spark、Flink）； 3、了解 AI Age…
工作职责
1、负责1688 数据中心 AI Data重点项目，以及AB实验平台、数据资产平台、指标中心、ChatBI等数据平台的后端系统设计与核心模块开发及优化； 2、参与AI Agent相关系统研发，包括但不限于智能任务调度、工具调用（Tool Calling）、记忆管理、多轮对话状态维护等后端能力设计与实现； 3、设计高并发、高可用、可扩展的服务架构，支撑 AI Agent 与数据平台的深度集成，如通过函数调用触发数据查询、指标计算或实验配置； 4、与数据科学家、算法工程师及前端团队高效协作，推动数据产品落地，提升业务决策效率与智能化水平。
1、深度参与大模型智能体系统的架构设计与持续优化,确保系统的高效性、可扩展性和稳定性； 2、利用最新的智能化新范式和先进的AI技术,深入分析并解决广告、医疗、民生等前线业务领域的复杂风控问题； 3、负责为前线业务部门提供端到端的智能化解决方案,并推动方案的实施和落地,实现业务价值； 4、主导搭建全新的智能反作弊风控系统,通过前沿技术手段有效识别和防范各类作弊行为,保障公司业务营销资金的安全。
1、团队愿景：在大模型进入深水区的今天，真正拉开差距的，不再只是模型结构，而是数据的质量、成本与评测方法。 我们对标 Scale AI，正在建设主权模型时代的 AI 数据基础设施：以最低的总体成本，持续为模型训练与迭代提供最高质量的数据、数据配方与评测体系。 在这里，你将参与决定用什么样的数据能真正塑造模型能力，把分散、复杂、真实的业务数据，转化为可 规模、可验证、可复用的模型竞争力，参与定义 AI 时代最底层、也最关键的基础设施。 2、 主导多模态模型训练数据的生产项目：作为算法与标注资源的“连接器”，将抽象的模型需求转化为可执行的标注规则和验收标准。管理内外部标注团队（包括外包/众包资源），把控项目进度与成本，确保大规模数据交付的准时率与合格率。 3、流程设计与工程优化：设计 SFT、 RLHF 等数据流转机制，搭建高效的 Workflow。协同多方团队，优化标注效率和质量。 4、负责构建从数据寻源、抓取、到复杂异构数据解析的全流程系统，解决多模态数据的清洗与结构化难题。 5、利用模型生成数据等方式，构建自动化数据扩充流水线，降低对人工标注的依赖，突破数据规模瓶颈。 6、建立数据质量评估体系，系统性分析标注数据的质量分布特征，提升标注效率。
1. 参与MaxCompute大数据+AI一体化框架和运行平台的设计、开发与技术演进，支撑阿里集团内部和公有云上的Data+AI一体化计算场景； 2. 能够独立完成项目需要的系统分析、设计，编码，测试和上线部署任务，确保项目的进度、质量和稳定性要求； 3. 技术基础扎实，沟通和团队合作流畅，乐于分享，能够积极参与团队中的设计评审和代码评审工作，并能给出相关改进建议； 4. 有一定的技术前瞻性，可以对平台演进中的技术需求(如AI训练中异构环境的数据处理加速)进行预研和设计，满足对大数据+AI平台快速发展过程中，对各项业务场景的客户需求； 5.该职位涉及值班响应的职责，在服务级别协议（SLA）时间内做出对客响应，推动客户问题的解决，改善客户体验。
1. 负责设计和开发DMS的统一元数据系统；包括所支持的40+种数据源的深度化研究，并将相关技术转化为产品 2. 开发和维护DMS异构数据源查询、跨数据源联合分析、湖数据分析相关功能的能力； 3. 设计和实现大规模分布式系统，深度参与计算引擎与存储引擎的联合优化； 4. 与其他团队紧密合作，包括产品、测试和运维团队，确保软件开发流程的顺利进行； 5. 参与代码审查和团队技术分享活动，提高团队技术水平。