蚂蚁金服蚂蚁集团-数据工程师-后端开发

工作职责： 1. 负责贝壳C端的后端服务设计与开发，保障高并发场景下的系统稳定性； 2. 参与推荐引擎、模型预测、向量检索等基础系统、平台的设计、研发及调优工作，构建高并发推荐在线服务； 3. 深度参与数据工程开发，优化数据链路，构建离线特征，进行数据归因分析，协助推荐相关的用户画像的工程化建设； 4. 从业务中提取需求，抽象并优化现有系统，以提升效率并降低成本； 5. 关注性能、微服务、设计模式，提升用户体验； 6. 研究和应用新的算法技术，不断优化和改进现有的系统。

-负责大模型相关数据处理工作，包括大规模数据的清洗、合成、去重，确保高质量数据输入 -参与文本、图像等多模态数据的预处理，优化数据质量及增强流程，确保数据的高质量和高可用性 -负责内部数据管理平台的后端设计和开发，提升数据存储、查询及可视化管理能力 -支持大模型在业务场景中的应用，深入理解业务需求，主导数据准备和处理流程的优化 -参与数据处理流程的自动化和工程化改进，优化数据流转效率，提升平台稳定性与可扩展性

Part 1，后端开发： 1、负责数据产品后端的设计与实现，确保系统具备良好的架构设计、扩展性及高可用性； 2、根据系统设计，完成平台的开发、测试和线上维护工作，保障系统的稳定运行； 3、负责系统的服务端调优，持续提升系统性能和服务质量，并编写设计、开发、测试等相关文档，为团队提供清晰的技术指导。 Part 2，AI应用探索与开发： 1、参与AI技术在数据产品中的应用探索，包括但不限于自然语言处理、机器学习、深度学习等方向； 2、负责AI应用的后端开发工作，实现AI模型与现有数据产品的无缝对接； 3、与数科、算法紧密合作，将AI技术转化为实际的产品功能，提升数据产品的智能化水平； 4、跟踪AI领域的最新技术动态，结合业务需求，推动AI技术在数据产品中的创新应用。

1. 负责金融、教育、汽车、电商、政务等领域的数据应用场景建设，包括需求探索、产品规划、功能设计及持续迭代等工作； 2. 利用数据分析手段深入理解用户需求或业务痛点，进行全链路的数据应用场景拆解与分析，提炼核心需求并提出有效解决方案； 3. 与业务需求方、数据工程师、算法工程师及前后端开发人员紧密合作，确保项目的顺利落地与快速迭代； 4. 负责项目的整体规划与管理，确保项目按时高质量完成，推动数据产品的持续优化与创新。