阿里巴巴阿里控股-工程采购高级专员-杭州
任职要求
1、本科及以上学历，工程造价、管理或相关专业优先；
2、5年以上标杆房企或互联网企业工程采购相关工作经验，具备扎实的工程采购管理能力，熟悉工程采购流程，具备丰富的工程合同管理经验；
3、有良好的工程成本知识沉淀，对各类工程成本数据和定价逻辑及组成有深入…工作职责
1、负责集团运营期园区项目的运营维护、改造更新、装修等工程采购工作，包括相关的设计咨询、材料/设备供应、施工、维保等； 2、根据不同业务的需求高效合规的完成采购工作，包括需求沟通、制定采购计划、供应寻源、采购策略制定、招标文件编制、商务谈判、合同文件签署、合同落地跟踪及合同履约协调等； 3、根据负责的工程类目，制定对应类目的采购管理策略及规划，完成对应类目的框架合同采购、供应商管理、框架合同管理等； 4、负责采购成本数据分析、与历史/外部数据对标，与设计、工程、成本持续优化设计要求、现场管理标准，并通过整合供应商资源、优化采购策略等实现采购效率提升； 5、与内部各协同部门的业务方、设计、成本、工程、财务等紧密配合，及时协调处理采购以及合同履约过程中的各类问题，保障项目目标的高效达成。
1. 评测集接入：完成在评测平台上的评测任务开发，对齐数据结构、评测逻辑和评估指标，解决评测集接入过程中面临的各自问题，包括模型API、沙箱环境、网络访问、工具服务等问题。 2. 评测任务执行与对齐：负责大规模评测任务的部署、执行与监控，确保评测过程的稳定性和评测分数的准确性，为评测集方案专业性负责。 3. 结果分析与报告：对评测结果进行初步的数据清洗和格式化，为算法团队提供清晰、可靠的性能和trajectory数据报告，并能定位因适配问题导致的指标异常。 4. 评测任务Agent开发：利用Harness Engineering构建评测任务Agent，提升评测任务接入效率。 5. 评测集的构建：完成SWE类等高质量评测集的构建。
1. 端到端负责RL数据（Work 方向）项目：从方案设计、数据有效性验证到规模化生产 ，帮助模型在性能上达到业界SOTA。 2. 数据体系搭建：构建 Work 方向数据构造与标注规范体系，涵盖 AI 办公软件、金融、法律、电商、网络安全、芯片 EDA、Visual Design 等方向的 Rubric 制定、评分标准分级与标注案例库建设。 3. 轨迹标注生产：对模型 Rollout 产出的多步执行轨迹进行逐步标注（正确性/必要性/思考质量/整体 Reward），管理外部数据供应商交付质量，运营内部专家数据产能。 4. Bad Case 归因分析：对标注轨迹中的失败步骤做根因分类（模型能力不足 / 评测标准缺陷 / 任务定义问题），输出结构化改进清单，驱动训练数据补充与评测体系修正。 5. 标注质量管控：建立双标一致性校验、金标准抽检、系统性偏差检测与分歧仲裁机制，确保标注数据可直接用于 Reward Model 训练，标注间一致率 ≥80%。 6. 数据输出与迭代：周期性输出标注数据质量报告，识别模型能力薄弱区间，指导算法团队调整 Rollout 抽样策略与难度分布；随模型迭代补充更高难度标注数据，保持 Reward Model 区分度。 7. 定义评分标准(rubrics)、黄金集(golden sets)和奖励信号(reward signals)，确保训练数据质量可量化、可追溯、可迭代。 8. 协同算法团队闭环：与模型训练/RL算法团队紧密配合，将模型效果反馈翻译为数据改进策略，驱动数据→模型→评测的飞轮。
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
团队专注于研发大规模分布式KV存储数据库平台，提供高性能、稳定可靠的存储数据库服务。 服务覆盖阿里巴巴集团众多核心业务，涉及会员、库存、交易、内容等多个领域，并成功支持了包括双11大促在内的十亿级访问量平台服务。当前，团队正将这些沉淀转化为AI原生运维能力，全力打造下一代Agent智能运维体系，重塑数据库故障诊断、容量规划、变更执行等核心运维流程，致力于成为集团内AI+Ops融合落地的标杆团队。 职位描述 1. 负责智能引擎事业部数据库平台的设计与研发，致力于打造高性能和高可靠的数据库平台服务。 2. 能否深入理解KV数据库技术和业务需求，推动解决大流量场景下业务遇到的实际问题。 3. 负责数据库平台自动化运维体系的 Agent 化升级。基于 LLM 构建 Agent，覆盖故障诊断、容量规划、变更执行等核心场景 4. 主导运维领域知识库的构建与优化。设计并落地高精度 RAG 检索链路，确保 Agent 决策依据准确可信