智能互联阿里健康-数据研发工程师（行业）-杭州
任职要求
1、3年以上大数据处理研发经验； 2、熟悉hadoop、HDFS、Hbase、Hive等技术； 3、熟悉flink、storm或spark stream…
工作职责
1、基于阿里健康业务的离线与实时数据仓库的构建； 2、负责数据模型的设计，实施，性能优化，数据监控以及相关技术问题的解决； 3、构建大数据质量体系，持续提升数据质量； 4、促进跨业务线的数据融合，通过技术和业务场景的紧密结合，让数据发挥最大业务价值； 5、参与大数据应用规划，为数据产品、数据架构等提供应用建议
对通义大模型的合作项目提供技术支持，推动大模型及其衍生产品的商业化工作： 1. 大模型商机判断和深度技术交流： （1）赋能前端业务线/行业线，推动大模型场景业务快速拓展。 （2）作为通义大模型产研团队代表，支撑前线业务线开展商机判断和选择。 （3）针对复杂项目需求，协同前后团队与客户进行深度技术交流，促成商机转化，为模型的商业规模化结果负责。 2. 模型解决方案设计与规模推广： （1）支持行业/区域的市场洞察，理解行业客户的业务和功能性/非功能型需求，基于客户场景，提供有技术竞争力和成本优势的模型及产品解决方案，并在产品选型/配置报价/招投标过程中， 提供技术支持。 （2）提炼具有客户价值的关键技术指标，形成产品指标项，在POC、Winback等业务活动中落地验证。 （3）跟进产品方案的落地效果，推动持续优化产品方案。 （4）沉淀产品解决方案的最佳实践，通过项目实践总结标杆案例，加速产品方案规模化复制。 （5）探索创新产品的方案和场景，推动新产品快速市场覆盖。 3. 产品改进： （1）深入调研客户需求，将合理需求准确地反馈到产品研发团队，负责改进需求在产品中的实现效果验收，帮助部门大模型/智能化相关产品的持续发展。 （2）能够构建场景/领域/行业的合理商业benchmark，持续推动模型的行业领先性。 （3）识别模型的能力缺陷，发掘场景并促成有效数据合作，构建健康、长期的数据及闭源模型合作。 4. 推动通义模型生态运营，促进公司大模型周边生态伙伴的建设，为开发者提供全过程的赋能和支持。
对通义大模型的合作项目提供技术支持，推动大模型及其衍生产品的商业化工作： 1. 大模型商机判断和深度技术交流： （1）赋能前端业务线/行业线，推动大模型场景业务快速拓展。 （2）作为通义大模型产研团队代表，支撑前线业务线开展商机判断和选择。 （3）针对复杂项目需求，协同前后团队与客户进行深度技术交流，促成商机转化，为模型的商业规模化结果负责。 2. 模型解决方案设计与规模推广： （1）支持行业/区域的市场洞察，理解行业客户的业务和功能性/非功能型需求，基于客户场景，提供有技术竞争力和成本优势的模型及产品解决方案，并在产品选型/配置报价/招投标过程中， 提供技术支持。 （2）提炼具有客户价值的关键技术指标，形成产品指标项，在POC、Winback等业务活动中落地验证。 （3）跟进产品方案的落地效果，推动持续优化产品方案。 （4）沉淀产品解决方案的最佳实践，通过项目实践总结标杆案例，加速产品方案规模化复制。 （5）探索创新产品的方案和场景，推动新产品快速市场覆盖。 3. 产品改进： （1）深入调研客户需求，将合理需求准确地反馈到产品研发团队，负责改进需求在产品中的实现效果验收，帮助部门大模型/智能化相关产品的持续发展。 （2）能够构建场景/领域/行业的合理商业benchmark，持续推动模型的行业领先性。 （3）识别模型的能力缺陷，发掘场景并促成有效数据合作，构建健康、长期的数据及闭源模型合作。 4. 推动通义模型生态运营，促进公司大模型周边生态伙伴的建设，为开发者提供全过程的赋能和支持。
职位描述: 1. 负责盒马数据仓库搭建，建设包括交易、流量、营销、采配、库存、仓储、配送、履约、财务 等业务领域的通用数据集市； 2. 负责数据全链路的开发，包括日志埋点、内部与外部数据的采集、数据同步、数据清洗与标准化、数据模型设计、离线数据处理、实时数据处理、数据服务化、数据可视化等； 3. 参与数据治理工作，包括元数据管理、数据质量检查、数据分级管理等系统的设计、开发及应用，提升数据易用性、可用性及稳定性； 4. 参与用户CRM、流量分发、供应商绩效、库存健康、动态定价、智能排班等产品的规划，并保证其落地； 5. 参与盒马数据化运营，在深入了解盒马业务的基础上，制定系统性端到端的数据解决方案，通过数据+算法驱动业务优化，打造新零售应用标杆。
1、根据公司的战略发展方向，拓展上海地区新零售客户和行业内合作伙伴的云业务，行业包括但不限于：快速消费品、服饰零售、消费电子、美家、商超百货、餐饮/健康、旅游酒店、新零售业态。 2、深入挖掘潜在销售机会，为客户提供从基础架构、平台技术、业务咨询到战略规划等多层次的服务，达成业务目标。 2、对上海新零售市场信息化需求有宏观理解，熟悉行业信息化市场需求。 3、对云计算、大数据、人工智能、物联网、区块链、芯片等技术有相应的理解，能够促进客户需求与解决方案的有效结合。 4、与客户或合作伙伴进行重点项目对接，布局，完成商务全流程； 具备优秀的项目管理能力，有多个大型项目的项目经理经验者优先。 5、制定个人销售计划，制订财务目标和关键的里程碑，并且能够有效调动及组织公司内部资源推动业务落地，确保任务完成。 6、与客户和合作伙伴高层建立长期积极互动关系，维护战略客户满意度，促进相关阿里云业务的良性发展。