阿里巴巴AI 数据科学家
任职要求
1、具备扎实的专业知识，有强的动手能力和学习能力，熟悉一门数据科学语言，如Python、Java、Golang等 2、你有大模型技术研究和实践的经历，参与过数据科学、数据挖掘、算法等相关项目更好 3、你想使用前沿的大模型数据科学，服务火热的跨境电商业务，那么成为数据科学团队的一员吧，这里就是你的舞台。这里有先进的技术研究，有靠谱的业务发展
工作职责
AI Business成立于2023年4月，是阿里国际数字商业集团设立的一层业务组织，专注于AI技术能力建设和AI产品能力输出，旨在用最先进的AI技术重塑平台竞争力，为商家和用户带来极致的电商体验。 作为跨境电商领域的AI先锋，我们坚定地相信人工智能对塑造未来电商的关键作用，并坚持对AI领域人才的培养和发展。我们已经汇聚了业内顶尖的AI算法专家、AI工程师和AI产品团队，并诚挚邀请有共同使命感、追求创新与卓越的AI人才加入我们的团队，共同用AI技术书写数字商业领域的新篇章。 1、应用各类机器学习方法为大模型训练提供高质量训练数据，包含文本、图片、视频、音频等数据类型，探索基于AIGC的数据合成技术，不断提升数据对大模型上表现的贡献，追逐Data-centric AI的数据技术能力 2、建设跨境电商领域的Knowledge Base，从而构建服务阿里跨境电商的RAG、AI Agent 3、在通用BenchMark、业务领域BenchMark基础上，建设大模型自动化评测能力，通过模型评测进行科学数据供给和大模型训练
1、结合大模型算法，设计并落地先进的AI产品或解决方案（如AI数据分析、智能工作流生成等），优化产品性能与海外用户体验； 2、调研海外用户场景（如企业管理、协作流程），通过数据分析挖掘核心需求，撰写PRD并推动功能迭代，持续提升产品竞争力； 3、主导面向海外市场的AI功能设计； 4、负责海外产品策略制定与落地，推动多维表格商业化，平衡用户体验与商业价值； 5、深度协调研发、数据科学家、设计及运营团队，明确项目目标与排期，确保AI功能高效交付并对结果负责； 6、持续关注AI技术动向（如多模态生成、智能Agent）、行业竞争及用户反馈，快速迭代产品策略，保持技术领先性。
1、负责生产平台Dataverse 从Data For BI 数据平台升级为Data For AI+BI 数据平台，包括打造Notebook，个人开发环境，支持代码类任务（PySpark、Scala Spark、UDF、Ray、Python等）的高效开发和调试； 2、负责生产平台Dataverse Data+AI 数据血缘的建设，从在线、近线、到离线，覆盖算法链路特征、索引、模型、词表、样本等血缘链路的建设，支持算法全链路排障、内容理解和数据治理； 3、打造DataEngineer Agent、DataScience Agent，辅助数据开发工程师、数据科学家完成日常的数据处理、分析、建模的工作； 4、负责生产平台Dataverse 日常需求迭代，稳定性保障和问题排查等工作，具体模块包括数据同步、任务开发、数据测试、数据发布、任务运维及调度系统。
Bravo 102是由阿里国际技术全团队共同发起的全球顶尖技术人才孵化计划，打破传统人才选拔及培养框架，为有志于走向AI未来的技术新锐们，提供“你行你上+我要我来”的双向奔赴式的实习机会选择。 在这里，“我”将不被岗位定义，以能力选择业务战场，与全球顶尖团队并肩作战，沉浸式体验全球多元化业务战场与亿级流量高并发系统。 加入我们，成为AIDC首批102位Bravo Talent，一起掌舵AI，为我们的未来Bravo！ 关于我们： 我们希望利用 AI 技术让每个人都能够轻松、便捷地享受全球优质的商品和服务，推动商业活动更加高效、可持续，为社会未来的发展带来更多可能性。 数据团队立足中国、服务全球，每天处理覆盖东南亚、欧洲、美洲等多时区的跨境数据洪流，在多语言、多文化、多法规的复杂场景中，打造“数据&AI技术驱动业务”的全球化数据中台，打造亿级跨境数仓平台，攻克多时区同步与数据合规难题；运用 AI 模型优化流量分配与智能诊断，推动决策AI化转型；沉淀算法能力为 AI 产品，直达业务价值；保障双十一级洪峰响应，为全球消费者营造流畅的购物体验； 欢迎加入我们一起构建强大的数据中台和智能决策支持系统！ 职位描述： 1、驱动阿里国际数字商业板块业务增长，构建 AIDC 100多个国家数据运营资产体系； 2、建设本地化市场洞察和机会发现能力，帮助业务全方位了解行业动态，挖掘商业机会； 3、承担设计和建立产品/业务的指标体系，能够科学地跟踪和指导业务的发展； 4、参与构建海外 ToB/ToC 电商用增、供应链&物流、商品等行业的数据智能化应用解决方案，驱动业务获得增量价值； 5、参与构建企业级 Data Agent，融合 LLM 与业务数据打造智能决策大脑；
数据算法团队在特斯拉工业智能研发方面扮演关键角色。我们通过自主搭建数据算法平台，赋能生产制造、供应链、销售、服务和充电网络等领域，将信息转化为高价值的数据资产，从而创造更优质的产品并提供完美的用户体验。 作为特斯拉应用软件团队的数据算法工程师，您将参与自研数据算法产品和项目的全生命周期，从孵化到落地，从雏形到成熟。您将领导数据的收集、清理、预处理、模型训练以及生产部署的全流程。理想候选人应对人工智能和3D视觉技术充满热情，并紧跟该领域的最新进展。 本职位主要聚焦于工厂相关的3D机器视觉应用，包括自动视觉质检、机器人引导、视觉尺寸测量（如精确尺寸验证、公差检查和3D形状分析）、物体姿态估计以及工业自动化场景中的点云处理和实时感知。 岗位职责 机器协同控制相关：负责相机标定、手眼标定、点云数据处理（如滤波、分割、检测、配准和6D位姿估计），配合机器人/PLC等技术，驱动3D视觉应用与生产协同。主动开展机器人控制和引导，促进生产制造效率。 3D数据处理相关：负责机器视觉项目中大批量3D数据（如点云、深度图像）的收集、整理、过滤和清洗。需熟练处理视觉尺寸测量任务，包括使用激光三角测量或立体视觉方法进行物体尺寸提取、形状建模和精度校准。需熟练使用Python、C++、OpenCV、PCL、Numpy、Blender等工具处理3D数据。 模型开发相关：负责3D视觉项目的物体检测、分割、姿态估计模型的数据预处理、训练、迭代、重训练，以及模型准确率提升和搜索任务。在视觉尺寸测量领域，需开发和优化相关模型（如基于PointNet的尺寸估计网络），确保测量精度达到工业标准（如微米级）。需具备Python、C++、TensorFlow/PyTorch等框架经验，并理解常用神经网络（如CNN、PointNet、Transformer变体）在3D视觉中的应用。熟悉Pandas、MongoDB（Aggregation）、Redis、Kafka等工具用于模型部署。 创新相关：对最新的3D视觉技术和趋势（如实时SLAM、神经辐射场NeRF、多模态融合）保持敏感，能够提出创新解决方案应对工业生产挑战，例如机器人路径规划中的点云配准优化或视觉尺寸测量中的实时公差检测优化，以提升质量控制效率。