阿里巴巴数据技术及产品部-资源管理高级工程师-杭州

1. 数据标注、模型评测、数据采集、数据生产的资源管理体系搭建与优化：构建并完善数据生态资源管理体系，统筹管理多种资源形态。通过精细化管理策略，提升资源交付的整体质量和效率，确保资源管理的标准化与规范化。 2. 供应商全生命周期管理：负责外部供应商的资源拓展、准入管理、资源调度、交付履约及结算等工作。对供应商在项目中出现的问题和事故进行及时干预与处理，确保项目顺利推进。建立完善的供应商绩效管理制度，通过科学的评估体系优化供应商合作，提升整体合作质量。 3. 多元化资源管理与高效调度机制构建：构建多元化的资源管理结构，整合多种用工类型与垂直领域专家资源。设计高效、合理的资源分配调度机制，精准匹配项目需求与资源供给，确保资源供给的及时性与有效性，提升资源利用效率。 4. 资源交付与运营效率提升：通过商务策略优化、流程再造及产品设计创新，不断提升资源交付及运营效率，降低整体业务交付成本。推动资源管理的智能化与自动化升级，助力公司在数据标注领域保持竞争优势，实现业务的可持续发展。

负责阿里巴巴多模态数据湖 ALake 体系中 Fluss 流式存储引擎的研发，构建面向实时数仓与流批一体场景的下一代存储底座。 1. Fluss 引擎研发：参与 Fluss 流式存储核心模块的设计与开发，包括行存/列存引擎、数据 Compaction、Checkpoint、故障恢复等 2. 湖仓联动：设计和实现 Fluss 与 Paimon 的数据联动机制，支撑 CDC 数据实时入湖、流批一体消费等场景 3. 引擎集成：推进 Fluss 与 Flink、Spark、StarRocks 等计算引擎的 Connector 开发与性能优化 4. 性能调优：端到端优化数据写入延迟、吞吐、小文件治理，解决线上大规模场景下的稳定性问题 5. 技术方案设计：参与 Fluss 架构演进，输出技术设计文档，推动开源社区建设

1. 建设多源异构数据统一管线：覆盖真机采集数据（跨本体、多传感器）与仿真数据的接入、清洗、转换、质检、存储和分发，实现不同来源数据的标准化汇聚 2. 负责多模态机器人数据的Schema设计与标准化：覆盖图像、深度图、点云、IMU、关节角、轨迹、动作、语义标注、传感器参数等，兼容统一/自有格式规范，支持对接开源数据集 3. 设计并搭建分布式仿真调度系统：支持大规模环境实例跨多GPU/多节点的调度、监控与弹性扩缩 4. 构建数据质量过滤与异常检测模块和建设数据版本管理与血缘追踪体系 5. 搭建数据导出与训练对接服务：按训练需求灵活导出真机+仿真混合数据子集，支持增量更新与数据混合策略（如Sim2Real增广比例调配） 6. 与仿真引擎、算法训练、机器人本体和平台工程团队协作，打通数据从采集/生成到训练、评测、分析和可视化平台的完整链路

1.构建C端AI助手（如千问、悟空、QoderWork）的产品评测体系：围绕对话式AI助手的核心体验，从真实用户场景出发，设计评测维度、构建高质量评测集与评分标准，确保评测结果能真实反映产品的市场竞争力与用户体感。 2.驱动评测体系的产品化与平台化：负责将评测所需要的场景用例、评测流程与结果洞察封装，线上维护评测结果、对比与可视化看板，降低产品与算法团队的评测门槛，支撑快速迭代。 3.Agent与工具调用评测环境搭建：针对AI助手中的搜索联网、插件调用与Agent规划能力，搭建端到端的仿真运行环境与MCP工具层，实现外部工具接口的标准化注册、调用链路追踪与结果校验，确保多步骤任务评测的可复现性。 4.评测Benchmark建设：接入并适配主流开源评测集，同时持续挖掘用户真实Bad Case，沉淀并构建符合国内C端用户习惯的专属业务评测数据集，完成数据解析与评分逻辑对齐。 5.跨团队协同与体验闭环：作为评测体验专家，与产品经理、算法研究团队紧密协作，将产品侧的体验诉求转化为可量化的工程评测方案，并通过评测数据反哺产品迭代方向，以打造最受欢迎的AI应用为目标。