阿里巴巴业务技术-数据研发专家-大数据平台
社招全职6年以上地点:杭州状态:招聘
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; 3、对数据敏感,具有优秀的业务理解,数据分析和解决问题能力,对于把大数据和分析算法的结果能够应用到实际业务场景产生商业价值具有强烈的热情; 4、具备较好的自我驱动和抗压能力,良好的沟通能力和团队合作精神,有一定的组织协调能力,有技术管理经验优先;
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。
包括英文材料
数据仓库+
https://www.youtube.com/watch?v=9GVqKuTVANE
From Zero to Data Warehouse Hero: A Full SQL Project Walkthrough and Real Industry Experience!
https://www.youtube.com/watch?v=k4tK2ttdSDg
ETL+
https://www.ibm.com/think/topics/etl
ETL—meaning extract, transform, load—is a data integration process that combines, cleans and organizes data from multiple sources into a single, consistent data set for storage in a data warehouse, data lake or other target system.
https://www.youtube.com/watch?v=OW5OgsLpDCQ
It explains what ETL is and what it can do for you to improve your data analysis and productivity.
数据分析+
[英文] Data Analyst Roadmap
https://roadmap.sh/data-analyst
Step by step guide to becoming an Data Analyst in 2025
大数据+
https://www.youtube.com/watch?v=bAyrObl7TYE
https://www.youtube.com/watch?v=H4bf_uuMC-g
With all this talk of Big Data, we got Rebecca Tickle to explain just what makes data into Big Data.
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
相关职位
社招3年以上技术类-数据
1)基于风控数据平台,建设风控相关的数据体系,持续集成相关工具产品,以及搭建风控基础计算层相关工作; 2)参与风控离线、近线、实时数据相关系统的设计、开发,包括数据加工,计算,ETL, 管理, 监控等; 3)深入理解风控业务,根据需求进行数据模型的设计,不断完善并产出业务效果,对依赖的引擎设计提出建设性建议。
更新于 2025-05-06
社招3年以上技术类-数据
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。
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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
更新于 2025-07-24