阿里云阿里云智能-Data+AI技术服务专家-北京/上海/杭州/深圳/广州
社招全职2年以上地点：北京 | 深圳 | 杭州 | 广州 | 上海状态：招聘♡ 收藏
工作描述
任职要求 基本要求： 1. 本科及以上学历，计算机、软件工程、数据科学、人工智能、等相关专业优先； 2. 2年及以上数据服务、数据平台建设、AI数据工程、云服务技术支持相关工作经验，有头部云厂商、大数据厂商或甲方企业数据/AI技术服务经验者优先； 3. 熟悉公共云服务模式，具备直接面向客户的技术服务、方案宣讲、项目交付经验，具备良好的客户沟通与需求拆解能力。 专业技能： 1. 精通数据全生命周期技术体系，熟练掌握数据仓库、数据湖、湖仓一体、数据中台等核心架构，具备数据平台迁移、优化、重构实战经验； 2. 了解LLM大模型、强化学习基础原理，熟悉AI场景下数据治理、数据标注、数据管线建设、模型训练数据支撑等相关技术与流程； 3. 熟悉主流大数据技术栈（Hadoop/Spark/Flink/Kafka等）、云原生…
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包括英文材料
学历+
数据科学+
https://roadmap.sh/ai-data-scientist
Step by step roadmap guide to becoming an AI and Data Scientist
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.
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
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
强化学习+
https://cloud.google.com/discover/what-is-reinforcement-learning?hl=en
Reinforcement learning (RL) is a type of machine learning where an "agent" learns optimal behavior through interaction with its environment.
https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction
This course will teach you about Deep Reinforcement Learning from beginner to expert. It’s completely free and open-source!
https://www.kaggle.com/learn/intro-to-game-ai-and-reinforcement-learning
Build your own video game bots, using classic and cutting-edge algorithms.
数据治理+
https://www.ibm.com/think/topics/data-governance
Data governance is the data management discipline that focuses on the quality, security and availability of an organization’s data.
https://www.youtube.com/watch?v=uPsUjKLHLAg
Building data fabric eliminates the technological complexities of data governance so users can connect to the right data at the right time, regardless of where it resides.
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