阿里巴巴淘宝平台事业部-高级数据开发工程师-阿里资产
任职要求
1. 计算机相关专业,本科及以上学历,2年以上大数据开发相关工作经验; 2. 精通Java/Python/Scala等至少一门语言,熟悉Hadoop/Spark/Hive/HBase/Flink等大数据研发工具; 3. 精通数据建模及ETL设计开发,对数据仓库、数据平台、数据分析等有深刻理解,具备丰富的海量数据加工处理和优化经验; 4. 有ClickHouse/Druid/Kylin/Superset等OLAP和数据可视化相关经验者优先; 5. 良好的沟通表达能力和团队合作精神,有一定的组织协调能力,学习能力强有责任心,不断挑战自己。
工作职责
阿里资产技术团队负责建设全球领先的网络资产处置平台,承载司法拍卖、破产处置、珍品交易等多个市场体量巨大的业务,挑战海量用户和数据、巨量资金带来的复杂大型互联网系统架构。 1. 负责阿里资产数据体系的规划设计和建设,通过数据产品和数据服务等方式,实现数据驱动业务增长; 2. 负责阿里资产相关的离线数仓、实时数仓,数据服务化的设计、开发、性能优化,为上层分析和挖掘提供可靠、统一的离线+实时数据服务; 3. 负责离线/实时的ETL工作,为各业务提供定制化的数据支持,并优化计算任务性能; 4. 沉淀分析思路与框架,提炼数据产品需求,与算法、工程团队合作,实现数据精细化运营。
阿里资产技术团队负责建设全球领先的网络资产处置平台,承载司法拍卖、破产处置、珍品交易等多个市场体量巨大的业务,应对海量用户、巨量资金带来的复杂大型互联网系统架构。 1. 复杂场景下的智能算法构建: ○ 负责商品拍卖场景的搜索推荐系统优化,包括基于用户行为的长短期兴趣建模,设计多目标排序策略(精准推荐/惊喜度平衡),解决新品冷启动、多样性打散等业务难题; ○ 构建亿级商品知识体系,研发基于大模型的商品结构化分析、同品识别、属性纠错等多模态商品分析解决方案; ○ 开发基于时序特征的成交价与拍下率预测系统,提升拍卖定价策略的合理性。 2. 前沿算法探索和落地,LLM/GNN/多模态等前沿技术在搜推场景的应用落地,包括: ○ 基于用户意图理解的生成式推荐范式; ○ 图神经网络在异构图谱中的关系挖掘; ○ 基于大模型的知识增强的多模态商品表征。 3. 算法数据闭环建设: ○ 设计科学的效果评估体系,构建AB实验、因果推断与归因分析的全链路验证机制; ○ 推动算法成果转化为关键业务指标的提升(GMV/LTV/用户时长等)。 我们提供: ○ 参与核心系统的架构设计机会; ○ 行业领先的GPU算力集群与数据资源支持; ○ 与顶尖算法团队共同探索搜索推荐技术前沿领域的创新突破。
1、建设国际数字商业集团商品数据资产体系,构建全网比价、选品、商机发现等核心能力,助力业务高效运转; 2、协同产技,通过数据+算法+工程化能力,提供数据洞察与产品化解决方案,提升业务数据化运营能力。
1.负责阿里巴巴国际事业部数据体系的建设,通过数据+算法+工程化,赋能业务,提供全链路、可分析的业务服务能力;可识别、可洞察的算法服务能力;配置化、可复用的数据技术能力;更直观、更具指导性的产品化能力 2.建设集团核心的数据资产,数据业务与新零售业务深度结合,提供人群运营、商品管理、品类运营、内容运营、线上线下联动运营等数据服务,利用数据、分析、算法、产品化等数据能力,为集团新零售场景提供数据服务化、数据业务化的整套数据及产品解决方案 3.建设数据中台的数据稳定性体系,建设丰富的技术+业务元数据,完善数据引擎和服务,聚焦在保障手段线上化、服务化和保障策略可演练这两个场景的开发;结构化业务场景,抽象通用业务逻辑,沉淀可复用的数据洞察能力,通过模版化和组件化提升数据架构扩展性,从而支持数据产品的快速迭代和横向扩展