蚂蚁金服蚂蚁集团-数据工程师（就业）-支付宝技术
任职要求
方向一： 1. 从事数据仓库或挖掘领域至少3年以上，熟悉数据仓库模型设计与ETL开发经验 ，掌握维度建模设计方法，具备海量数据处理经验； 2. 熟悉数据仓库领域知识和技能者优先，包括但不局限于：元数据管理、数据开发测试工具与方法、数据质量、主数据管理； 3. 熟悉数据库技术，熟练运用SQL及其他語言，能高效的与技术团队进行沟通； 4. 熟练掌握一门或多门编程语言，并有大型项目建设经验者优先，如Java、Python、Shell； 5. 良好的语言沟通与表达能力，自我驱动。 方向二…
工作职责
方向一： 1. 负责支付宝就业业务的流量投放、增长相关的数据服务，包括：数据仓库（离线、实时）设计和研发、数据赋能业务的方案设计和推进运营场景需要的数据诉求； 2. 研究用户的相关行为及数据，并基于分类、标注、聚类等机器学习手段，挖掘不同业务场景的业务标签； 3. 负责相关域的数据架构治理，包括集群管理、数仓架构管理、需求流程管理等。 方向二： 负责支付宝就业业务数据体系和增长解决方案建设，通过数据技术和数据科学手段为业务决策及策略落地提供支持，助力业务增长。 1、负责支C侧业务核心数据体系的设计，基于业务理解业务洞察指标体系，及时发现业务问题和机会，并沉淀数据资产和数据产品； 2、深入理解业务的战略和策略打法，敏锐洞察业务痛点，利用数据技术和数据科学手段为业务决策、产品方向、增长策略提供业务建议和方案； 3、协同技术和算法团队打造可持续数据解决方案，通过效果和效率的提升助力业务增长，推动业务模式和产品不断创新。
1. 深入发掘和分析业务需求，撰写技术方案和系统设计； 2. 参与技术方案和系统设计评审；把握复杂系统的设计，确保系统的架构质量； 3. 负责就业项目、AI智能体开发、系统核心部分代码编写；疑难问题的解决； 4. 对现存或未来系统进行宏观的思考，规划形成统一的框架、平台或组件； 5. 为团队引入创新的技术、创新的解决方案，用创新的思路解决问题； 6. 对业务数据深度挖掘，数据驱动业务增长；
1、设计与落地多轮多步数据合成流程（对话、计划、工具调用轨迹、偏好反馈等），构建高质量指令与偏好数据集。 2、组织 SFT + RL（如 DPO、RM+PPO/GRPO、RLHF/RLAIF）训练与离线评估，形成可复用训练/评测基座。 3、构建/优化 Agent 的 planning（planner、task decomposition、反思/复盘）与工具使用策略（tool selection、参数填充、错误恢复等）。 4、设计 memory 体系（短期/长期/检索记忆、用户画像）与个性化能力（偏好建模、上下文压缩、隐私保护）。 5、与产品/业务协同，将Agent能力在实际场景中落地并持续优化性能、成本与延迟。
1. 负责搜索与推荐系统核心算法的研发与优化，重点覆盖Query理解（意图识别、语义纠错等）、多路召回（向量化检索、大模型召回等）及排序模型（精排、粗排）等关键模块。 2. 深入挖掘用户行为数据（搜索Query、点击、转化等），分析用户兴趣与需求，构建高质量特征，提升搜索推荐结果的准确性和个性化程度。 3. 探索生成式技术在推荐领域的创新应用，如生成式推荐列表、个性化内容创作与摘要、可解释的推荐理由生成等。 4. 探索大模型（LLM）在搜索推荐场景下的创新应用，如Query增强、搜索结果摘要生成等，并推动技术落地。 5. 设计与实施A/B实验，科学评估算法效果，通过数据驱动的方式进行持续的算法迭代和系统优化。 6. 跟踪业界前沿技术，参与系统架构的演进，解决高并发、低延迟等工程挑战。
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