钉钉悟空事业部-数据打标平台- 产品&业务运营-钉钉
任职要求
1. 本科及以上学历，2年及以上业务运营 / 项目管理 / B 端产品运营 等相关经验，有 toB 平台型产品、数据类产品或大模型相关运营经验者优先。 2. 业务跑通能力：具备项目端到端交付经验，能独立 owning 一个或多个项目从 0 到 1 跑通，对排期、产能、质量、成本、客户满意度等多维结果负责，有明确可量化的业务成果。 3. 产品思维：对产品有清晰的想法，能从一线业务中识别共性问题，把"运营动作"抽象成"产品机制"或"平台能力"，并把需求清晰、可执行地传递给产品 / 研发团队，对所推动功能的业务结果负责。 4. AI 使用能力：对 AI 在运营 + 产品复合场景下的使用方式有清晰认知…
工作职责
团队介绍 数据打标平台是以"跑通业务、反推产品、用 AI 重塑工作方式"为基础，同时承载阿里语音智能多模态数据生产链路，面向多业务方收集/提供大模型语料、语音 / 文本 / 图像 / 视频等数据的标注、质检、交付与结算能力，对接专业标注供应商组织，覆盖二十余个语种与方言的庞大平台系统。 岗位职责 1. 业务交付端到端负责：能够承接多业务方的数据生产需求，全权负责从需求接入、方案设计、排期匹配、供应商调度、过程质量管控、验收审核到结算复盘的全链路，对项目的按期、按质、按预算交付结果负责。 2. 关键数据指标管理：搭建并持续优化关键指标体系（人员产能、数据合格率、投递时长、轮次返修等），通过数据分析驱动问题定位、原因拆解与改进推动，对效率与成本结果负责。 3. 产品反推与平台共建：把业务过程中识别到的卡点、低效环节、客户高频诉求结构化为产品需求与平台机制，与产品、研发、算法团队共创，主导从问题洞察 → Demo验证→ PRD 输出 4. AI 驱动提效：主导用大模型、Agent、Coding Agent 等工具重塑运营 SOP 与产品验证方式，用AI完成高频运营动作；同时在产品验证侧用 AI 快速搭建 Demo，将"想法 → 验证 → 决策"落地。
负责 Hadoop、Spark、Hive、HBase、Presto、Flink、ClickHouse 等大数据集群的规划、部署与算力调优，保障集群 7×24 小时稳定运行。 负责集群日常运维、性能调优、容量规划、故障排查与问题根治，保障服务达成 SLA 指标。 负责大数据开源组件二次封装、功能迭代与漏洞修复，搭建通用工具与服务，赋能数据平台建设。 为数据分析团队提供底层技术支撑，协助解决平台使用过程中各类复杂技术问题。算机、软件工程、数学等相关专业，本科及以上学历，拥有 3 年及以上大数据研发相关工作经验。 具备中大型集群（PB 级数据量或 50~100 节点规模）整体规划、搭建与优化实战经验。 有 Hadoop、Spark、Hive、Presto 等开源框架源码修改、二次开发经验者优先。 精通 Hadoop、Spark、Hive、HBase、Presto、Flink、ClickHouse 等主流大数据生态组件。 熟练使用 Java、Python、Shell 进行开发，精通 HiveSQL 性能调优。 可独立完成需求分析、技术选型，能够设计高可用、高可扩展的大数据解决方案。 具备钻研精神与自驱力，沟通表达良好，拥有较强的抗压能力及集群应急处置能力。 具备 AI 开发能力，熟练使用主流 AI 编程提效工具（如 Codex、CodeCopilot 等）。 拥有大数据场景下大模型 Agent 设计、开发及项目落地经验者优先。 了解或掌握机器学习算法底层原理者优先。 ## Key Responsibilities * Design, deploy, optimize, and maintain large-scale big data clusters based on technologies such as Hadoop, Spark, Hive, HBase, Presto, Flink, and ClickHouse. * Ensure 24×7 stability, reliability, and performance of production data platforms through proactive monitoring, capacity planning, and performance tuning. * Troubleshoot complex system issues, conduct root cause analysis, and implement long-term solutions to meet SLA requirements. * Develop and enhance internal platform capabilities through customization, secondary development, feature enhancements, and bug fixes of open-source big data components. * Build reusable tools, frameworks, and platform services to improve engineering efficiency and support data platform evolution. * Provide technical guidance and infrastructure support for data analysts, data engineers, and business teams, helping resolve complex platform-related challenges. * Participate in architecture design, technology evaluation, and best-practice establishment for enterprise-scale data platforms. ##
岗位职责： 1.使用各类数据挖掘技术及机器学习算法以及大模型等前沿技术，基于海量多模态行为数据，构建完整的用户画像与兴趣建模体系，精准刻画用户行为。 2.结合对业务理解，深入挖掘数据价值，将业务问题转化为可建模的算法问题并推动在业务场景下应用，拿到业务结果。 3.深入思考产品业务价值，参与制定及落实团队在技术、业务等多维度发展方向。 4.深入理解食杂零售餐饮供应链业务逻辑和运营模式，与业务、产品、工程、数据等团队紧密协同，完成从业务问题到算法问题的抽象与定义，设计指标体系，进行算法技术选型和方案设计实现，推动落地应用。
1、数据处理 (100) 1. 负责行业、市场、竞品及公司经营相关数据的搜集、清洗、整理与汇总，维护数据台账。 2. 协助完成日常数据统计、核对、复盘，输出标准化数据报表，排查数据异常问题。 3. 协助整理行业资讯、政策、案例资料，配合撰写、校对战略分析及部门各类报告。 4. 负责部门数据、文档资料的归档整理，配合完成战略专项项目辅助工作。
1、业务洞察：理解增长/留存/商业化等业务，搭建指标体系，输出可落地的分析结论与策略，影响业务决策。 2、深度分析：用户分群、漏斗归因、留存流失、价值预测等专题分析，运用统计建模与机器学习挖掘机会。 3、实验评估：主导 A/B 实验设计与分析，量化策略增量价值，支撑产品快速迭代。 4、AI 赋能：用 LLM/Agent 工具提效分析全流程（取数、洞察、报告、归因），参与构建"数据→分析→AI 应用→效果回流"的分析闭环。