阿里巴巴业务技术-高级数据研发工程师-物流技术
任职要求
1、有较为丰富的数仓设计&开发经验，熟悉ETL分层建设方法、数据、维度建模以及领域驱动设计； 2、熟悉HBase/Hadoop/Spark/Hive/Flink等大数据工具等，具备丰富的海量数据加工处理和优化经验；…
工作职责
1、参与淘天物流数据体系建设，通过实时和离线大数据模型体系的构建和开发，提供统一、可靠的数据服务和产品化能力； 2、参与淘天物流数据架构、技术体系、数据模型的规划建设，包括数据采集、数据治理、数据质量及稳定性保障体系、数据处理智能化和自动化体系的建设； 3、能够针对业务场景探索提供大数据解决方案，并实现数据产品化。
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
1、物流履约质控研发工作，包括不限于：异常识别、任务调度、客服工单、智能化运营等； 2、负责具体物流质控业务规则梳理，与产品经理、业务方一起设计并讨论业务场景实现； 3、负责系统底层核心单点技术的设计与实施，主要由业务规则、存储方案、监控模块等； 4、对现有系统的不足进行分析，找到目前系统的瓶颈，重构优化和改进系统算法，提高系统； 5、重点项目的设计方案支持与评审，难点攻关。
# 关于我们 我们正在构建面向全球物流网络的 AI Agent 自动决策大脑。通过大模型（LLM）、智能体协同与自动化推理，让系统具备“感知-思考-行动-学习”的闭环能力，驱动“服务采购、干线运营、分单决策、全链路调度、端到端监控、成本分析优化”等核心业务系统的全面智能化，实现资源规划、智能分单、运力调度、异常自愈等关键功能。这是一个将前沿 AI 技术与真实商业场景深度结合的创新战场，是每天影响数百万包裹命运的生产系统。 # 主要工作内容 ● 设计并实现基于 LLM 的 AI Agent 架构，支持任务分解、工具调用、多智能体协同与反馈学习； ● 开发智能决策引擎，将业务规则、实时数据流与大模型能力深度融合，构建可解释、可干预的自动化系统； ● 主导 Agent Workflow 编排系统建设，优化 Prompt Engineering 策略，提升模型在物流垂直场景的准确性与鲁棒性； ● 推动 AI 能力与后端工程系统的无缝集成，确保高可用、低延迟、可监控的服务体验； ● 探索 RAG、Function Calling、Memory 机制等前沿技术在物流调度中的落地路径。
团队介绍： 依托阿里巴巴集团强大的技术生态，基于多年的物流供应链产品技术中后台，搭建具备跨境出口业务特色的小包裹物流履约产品技术体系。 通过对接全链路各环节的物流资源，搭建C2G全球网络。基于信息流高效协同“揽收、调拨、集运、组包、配舱、清关、卡班运输、未端派送、逆向退回等”各物流环节，提供“优先、标准、简易、经济等”各样时效等级的物流产品与解决方案，完成前台电商供应链的物流需求履约。 通过工程、数据、算法的结合，对包裹可达计算、线路路由、订单分配、大包配舱、时效预测、异常管理等环节进行辅助与优化，助力提供具备一定成本、时效优势，服务稳定的物流服务。 1. 面向AIDC 跨境物流场景，设计并实现合适的物流业财解决方案，覆盖合同订购、价格管理、计量、计费、折扣、账单、发票、资金收付、核算、管报分析等一个或多个模块，确保在高并发、大数据量、超大资金规模下的资金安全，以及对物流履行系统的服务高可用性，满足财务业务日常运营工作的SLA时效和数据质量要求。 2. 和团队一起产出物流业财平台的演进方向，并按路线图进行迭代，确保系统架构的先进性，并兼顾技术成本以及业务支撑效率。 3. 承担物流业财领域的技术方案设计和业务研发，对业务需求进行合理的抽象和设计，并参与编码工作，确保项目的进度和质量，驱动业务快速健康发展。