阿里巴巴全球速卖通事业部(AliExpress)-零售数据架构师-杭州
任职要求
1. 教育背景 ꔷ 计算机、数学、统计学等相关专业本科及以上学历。 2. 技术能力 ꔷ 熟练使用SQL，掌握Tableau、Power BI等可视化工具，了解大数据技术栈（如Hive、Spark）。 ꔷ 熟悉数据仓库理论（如Kimball模型、Inmon模型）及分层设计方法论。 ꔷ 掌握Hadoop、Spark、Hive、Flink等大数据组件，熟悉Kylin/Doris等OLAP引擎优先。 ꔷ 5年以上数据产品、数据分析或数据开发经验，有完整的数据产品从0到1落地案例。 3. …
工作职责
1. 数据仓库架构设计与开发 ꔷ 负责企业级数据仓库的架构设计、分层建模（如ODS/DWD/DWS/ADS），搭建高效、稳定、可扩展的数仓体系。 ꔷ 完成数据仓库的ETL流程开发与优化，保障数据加工过程的准确性、时效性和可维护性。 2. 数据建模与规范制定 ꔷ 根据业务需求设计数据模型（如维度建模、范式建模），定义数据分层规范及数据血缘关系。 ꔷ 建设核心业务主题域（如交易、流量、营销等），完善指标体系与维度表设计。 3. 数据产品规划与设计 ꔷ 基于企业战略与业务需求，规划数据产品的整体架构及功能模块（如BI工具、数据中台、用户画像系统、数据API服务等）。 ꔷ 设计数据产品的用户交互流程、数据可视化界面及核心功能（如自助分析、实时监控、智能推荐等）。 4. 需求分析与产品落地 ꔷ 深入理解业务部门（如运营、销售、流量）的数据需求，转化为可执行的产品方案，平衡技术可行性与业务价值。 ꔷ 协调数据开发、算法、前后端团队，推动数据产品从原型设计到上线交付的全生命周期管理。 5. 跨部门协作与需求落地 ꔷ 对接业务、分析师及算法团队，理解数据需求并提供高效数据服务 ꔷ 配合数据中台建设，推动数据资产化与自助分析能力落地。 ꔷ 为业务团队提供数据产品培训，推动数据驱动的决策文化，提升数据产品渗透率。
1、市场洞察和竞对分析 •洞察和产品相关的市场机会、市场容量和竞争格局。 •分析竞对产品核心指标、市场策略和市场价格。 •快速捕捉市场热点和客户业务痛点，挖掘产品商机，快速推动落地，形成领先竞争力。 2、产品商机判断和深度技术交流 •作为产品线代表，参与商业策略设计和商机判断。 •对复杂项目需求，协同销售团队与客户进行深度技术交流，结合对行业发展方向和技术变革方向的洞察，就具体技术场景引导客户关键决策人决策，促进商机转化。 3、产品方案设计和技术支持 •对复杂项目，理解客户的业务和功能性/非功能型需求、性能及可用性需求，基于客户场景，提供有技术竞争力和可行性、成本优势的产品组合方案，并在产品选型/POC/报价配置时， 提供技术支持。 •提炼基于客户业务场景的关键技术指标，形成领先控标项，在POC、winback等业务活动中落地验证。 •复杂项目推进方案跨团队协同优化，成本，性能，稳定性等多维度提升解决方案的竞争力。 •探索创新产品的方案和场景，推动新产品快速市场覆盖，保障产品创新活力。 •对大客户提供售后的关键技术答疑，用技术推动业务发展。 4、产品设计和优化支持 •通过对行业、场景的深入了解，参与产品的重大功能设计、定价设计、用户体验设计，协助产品在行业/场景下保持领先性。 •识别并精准提炼客户的共性需求和痛点，反哺产品设计，推动产品改进和多产品融合、新产品和功能孵化。 5、最佳实践沉淀和赋能 •沉淀面向细分场景的最佳实践，选择性输出IaC代码，通过项目实践总结标杆成功案例，提炼共性模块、统一标准化能力，加速产品方案规模化复制。 •提炼产品优势功能性能参数，并针对性的设计测试用例，放大产品和技术的影响力，沉淀基于测试用例、测试方案的解决方案竞争力。 •参与产品GTM材料编写、与伙伴共创联合解决方案、对销售团队和生态伙伴赋能。
作为合作伙伴解决方案架构师，您将负责与生态伙伴共同设计、验证并推广基于阿里云的联合解决方案，确保技术架构的领先性、可落地性及市场竞争力。您需要具备深厚的技术架构能力和行业解决方案经验，通过与合作伙伴的技术协作，将阿里云产品与伙伴技术深度融合，打造标杆级解决方案，并推动其在目标市场中的规模化推广。 核心职责 1. 联合解决方案设计与打包 • 主导与合作伙伴共同设计面向不同领域的端到端技术解决方案，整合阿里云产品（如计算、存储、AI、大数据等）与伙伴技术（如行业应用、垂直工具），确保架构的高可用性、扩展性和安全性。 • 制定技术选型标准，评估新技术/工具的适用性，并推动其与阿里云平台的集成认证（如API对接、云市场兼容性）。 • 将联合解决方案转化为可复制的技术模板或产品包，包括架构设计文档、实施指南、配置脚本、自动化部署工具等，降低伙伴实施门槛。 • 设计解决方案的技术分层架构（如IaaS/PaaS/SaaS），明确阿里云与伙伴的接口规范及责任边界。 2. 技术推广与赋能 • 通过技术研讨会、白皮书发布、客户案例分享、线上直播等形式，向合作伙伴及客户推广联合解决方案的技术优势与最佳实践。 • 协助合作伙伴完成POC验证、技术演示及客户POC，提升解决方案的市场可信度。 • 设计并实施针对合作伙伴的技术培训计划，覆盖阿里云产品集成、架构设计、API开发等关键能力。 • 编写技术文档、FAQ、故障排查手册等，形成标准化知识库，支持伙伴快速掌握解决方案实施要点。 3. 合作伙伴技术协作与交付 • 深入参与合作伙伴项目，解决技术实施中的复杂问题（如性能调优、系统兼容性、数据迁移等），确保方案落地质量。 • 与阿里云内部团队（研发、产品、交付）协作，协调资源解决技术瓶颈，推动解决方案持续优化。 • 主导或协助伙伴完成阿里云集成认证（如解决方案认证、技术兼容性认证），确保产品在阿里云市场合规上架。 4. 市场洞察与技术策略 • 深度分析（xx）领域技术趋势、客户痛点及竞争格局，提出技术路线演进建议，确保解决方案的前瞻性和竞争力。 • 结合阿里云产品，规划与合作伙伴的技术合作方向，推动联合创新。
对通义大模型的合作项目提供技术支持，推动大模型及其衍生产品的商业化工作： 1. 大模型商机判断和深度技术交流： （1）赋能前端业务线/行业线，推动大模型场景业务快速拓展。 （2）作为通义大模型产研团队代表，支撑前线业务线开展商机判断和选择。 （3）针对复杂项目需求，协同前后团队与客户进行深度技术交流，促成商机转化，为模型的商业规模化结果负责。 2. 模型解决方案设计与规模推广： （1）支持行业/区域的市场洞察，理解行业客户的业务和功能性/非功能型需求，基于客户场景，提供有技术竞争力和成本优势的模型及产品解决方案，并在产品选型/配置报价/招投标过程中， 提供技术支持。 （2）提炼具有客户价值的关键技术指标，形成产品指标项，在POC、Winback等业务活动中落地验证。 （3）跟进产品方案的落地效果，推动持续优化产品方案。 （4）沉淀产品解决方案的最佳实践，通过项目实践总结标杆案例，加速产品方案规模化复制。 （5）探索创新产品的方案和场景，推动新产品快速市场覆盖。 3. 产品改进： （1）深入调研客户需求，将合理需求准确地反馈到产品研发团队，负责改进需求在产品中的实现效果验收，帮助部门大模型/智能化相关产品的持续发展。 （2）能够构建场景/领域/行业的合理商业benchmark，持续推动模型的行业领先性。 （3）识别模型的能力缺陷，发掘场景并促成有效数据合作，构建健康、长期的数据及闭源模型合作。 4. 推动通义模型生态运营，促进公司大模型周边生态伙伴的建设，为开发者提供全过程的赋能和支持。
1、负责物流部财务域的数据模型设计，实现大规模数据处理和分析的解决方案 2、优化数据架构，提升数据加工性能，确保数据及时产出；构建数据质量监控体系，保障业务数据质量 3、协同产技团队做好财务出账和对账工作，同时支撑好财务领域的数据产品和数据解决方案建设 4、与业务团队紧密合作，理解业务需求，提供数据支持和提升用数体验