阿里巴巴业务技术-数据研发专家-大数据平台
任职要求
1、从事数据仓库领域6年以上，熟悉数据仓库模型设计与ETL开发，有海量数据处理经验。有电商或者渠道领域数据建设经验优先； 2、熟悉数据仓库领域知识和技能以及实时流计算基数，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； …
工作职责
1、负责淘系各类决策数据体系(用户、营销、供应链、搜推、价格力等)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1+N+N决策数据产品； 2、建设淘系核心的数据资产(用户画像、商品资产等)，利用数据、分析、算法、产品化等数据能力，联合数据科学，赋能集团新零售场景数据化运营转型； 3、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； 4、引入AIGC大模型能力，通过数据+算法+工程化，打磨智能化的数据取数工具，实现数据普惠。
负责核心业务领域的整体业务/技术架构设计、关键技术创新与落地，具备卓越的系统架构能力、业务洞察力、技术视野以及领导复杂技术项目的能力，并带领技术团队提升整体效能。具体包括： 1.技术方案设计 · 收集、识别、分析客户需求，深入理解业务，进行领域建模和业务抽象，确保技术方案精准支撑业务目标与发展。 · 基于需求分析和业务建模，进行技术可行性分析和方案评审，选择合适的技术选型、技术架构，设计并决策高扩展、高可靠的数据能力和开发流程等。 2.技术实现 · 基于技术方案的拆解，按照任务目标和产出规范，完成任务/子任务的设计、编码开发和系统功能实现。 · 负责核心功能的架构与代码模板的编写，开发与维护系统公用核心模块，技术架构重构、优化等。 · 主导或指导复杂数据平台、数据服务的设计，并能有效支持数据分析、决策和智能化应用。 · 制定稳定性策略，寻找并解决产品系统中的潜在风险和瓶颈，覆盖线上疑难杂症问题，确保系统的安全可靠。 3.技术预研&规划 · 跟踪和了解产品技术和AI趋势，根据业务需要提供技术支持和建议，评估新技术在业务场景的落地可行性及价值。 · 基于业务需求和技术趋势，主导制定并推动落地支撑业务长期发展的技术架构，制定合理的业务技术目标，驱动业务持续改进。
1）熟悉隐私安全法律法规，制定数据风险管理领域的解决方案。让蚂蚁业务数据安全、合规、高效流动.； 2）负责风险领域相关数据资产建设，数据化指引/落地风险管理治理工作； 3）能够主动推动安全合规技术以及产品平台的不断迭代优化，主导能力在业务侧的推广运营落地。
1. 大数据平台架构设计与开发 - 负责构建、优化和维护企业级大数据平台，包括数据采集、存储、处理、分析及可视化系统； - 设计高可用、高并发、可扩展的大数据架构，支持海量数据的实时/离线处理与分析。 - 设计高质量的数据模型，确保模型规范易用 2. 数据处理与分析 - 基于阿里大数据开发规范，构建数据仓库和数据湖，开发离线和实时ETL任务。 - 利用统计分析/机器学习/深度学习算法挖掘数据洞察，支持运营和产品决策和行动 3. 问题排查与系统性能优化 - 及时诊断、定位、解决离线和实时等各类计算任务的问题； - 对长耗时计算任务进行性能优化 4. 技术研究与创新 - 善于技术钻研，跟踪大数据领域前沿技术，推动技术落地与应用； - 推动AI技术在数据研发域的效能提升和产品创新 5. 数据安全与合规 - 设计并实施数据安全策略，确保数据隐私与合规性。
1、负责核心业务域数据体系的规划和建设，通过数据产品和数据服务等方式，高效支撑业务场景的数据需求 2、深度理解业务，通过对业务策略和痛点的分析，制定系统性端到端的数据解决方案并落地 3、负责数据资产建设、数据质量与稳定性管理，构建共享融通的数据平台，让数据标准更规范、数据获取更高效 4、探索Data for AI以及AI数据产品，利用大模型提升全链路数据应用效率