深度求索数据研发工程师（北京）
任职要求
1.有搜索、推荐、广告等业务数据的处理经验； 2.有⼤规模中文网页数据…
工作职责
1.参与收集、处理、清洗各种渠道的原始文本数据，包括但不限于网页数据、电子书数据等； 2.与大模型算法团队、数据采集团队、分布式训练工程团队密切合作，建立数据系统迭代流程； 3.建立针对大模型的数据质量评估方法，持续提高数据质量和多样性，安全性，有用性。
我们是阿里巴巴国际数字商业集团的智能技术团队，负责阿里巴巴旗下多个国际化电商平台的搜索、推荐、广告、用增等技术。团队致力于将最前沿的AI技术与国际化电商业务问题深度结合，为用户打造更好更智能化的网上购物体验，同时赋能百万商家实现更高效的经营。 选择加入我们意味着投身入于高速发展的国际化电商业务，一起打造最先进的AI技术以驱动全球电商业务发展。 团队介绍 1、负责支持业务迭代：推进来自搜索、推荐、广告、用增各域的产品的数据需求快速落地。 2、负责数据架构设计：负责设计和开发大数据处理和分析模型以及报表搭建，支持业务决策和洞察挖掘 3、负责数据质量和调优：参与数据仓库的构建，优化数据模型，确保数据的准确性和可用性 4、负责数据平台开发：构建算法与工程，数据协同的标准化平台，包括OLAP分析平台，AB实验平台等，支持算法快速迭代与业务效果验证。 5、负责大模型相关Agent的应用：负责生成式AI技术的赋能，可以搭建或者使用大模型工具帮助业务做决策分析等相关技术工作。
1. 参与在线营销的设计、执行、衡量与效果改进，分析设计营销价值衡量指标，验证营销动作和后续效果的因果关系 2. 洞察行业市场趋势和消费者价值，将数据洞察转化为行动推荐，驱动品牌定位、消费者管理与营销效率，提升营销人员决策质量。
1、负责优酷数据平台的数据架构设计和落地实施工作，建设面向多业态、多元域的数据中台； 2、负责数据资产的数据建设，建设通用数据标准，完善数据治理能力，推进各板块数据标准化建设，提升数据使用效率； 3、负责各业务域的数据模型搭建，推进数据在业务场景中的应用，并进行沉淀优化； 4、负责构建基于大模型能力的数据应用场景，赋能业务实现价值。
1. 负责内容种草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. 负责内容种草场景相关的离线数仓、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，解决大规模数据场景下的计算效率、资源调度及容错问题； 4. 沉淀分析思路与框架，提炼数据产品需求，与业务、产品、算法、工程团队合作，设计高扩展性数据解决方案，实现数据精细化运营推动数据价值转化为业务增长；