智能互联瓴羊-AI数据开发工程师-营销云
任职要求
1、本科及以上学历，计算机科学、数据科学、统计学、数学或相关专业，3-5 年数据开发相关工作经验。 2、了解营销、广告相关领域业务经验。有数据挖掘项目落地经验，如分类、回归、聚类、推荐系统、NLP 等方向。 3、扎实的 SQL 功底，熟练掌握复杂查询优化和数据建模方法论。熟悉至少一种大数据处理框架，如 MaxCompute、Hive、Spark、Flink 等，有实际项目经验。熟练使用 Python 或 Java/Scala 进行…
工作职责
1、数据应用开发：负责瓴羊营销云核心业务数据产品的设计与开发，搭建数据指标体系、构建稳定高效数据 Pipeline。 2、数据仓库建设：参与数据仓库的分层架构设计与建模，包括 ODS、DWD、DWS、ADS 等层次建设，制定并落地数据开发规范，保障数据质量。 3、AI 应用创新：关注大模型（LLM）及 AIGC 在数据领域的应用前沿，结合业务场景，探索将 AI 能力嵌入数据产品，提升数据服务的智能化水平，包括但不限于用户画像构建、智能推荐、异常检测、自然语言处理等方向的探索与落地。
1.负责营销云产品的稳定性，参与全链路的质量保障方案设计，策略制定及落地执行； 2.负责制定项目/故障流程及质量标准，规划设计质量及稳定性工具方法论，提升项目迭代效果、产品质量、产品稳定性 3.通过技术手段和创新，去持续优化研发流程、测试策略/方法和工具，努力提升产品质量和研发效率 4.解决质量保障过程中的复杂技术问题
负责智能客户运营等多个产品的算法研发与落地，机器学习建模、前沿技术追踪、大语言模型Large Language Model (LLM) 技术在各垂类业务场景落地的核心技术攻坚等。 比如智能运营助手、营销答疑助手、营销Agentic Workflows构建等场景的大模型落地，提升内外部用户的服务效率和用户体验。 职位描述： ‒ 负责基于通用基座大模型结合领域数据构建营销服务领域大模型，包括但不限于如下场景的营销LLM关键技术攻坚： 1. 大模型落地业务场景识别 2. 垂域数据清洗 / 构造 3. 垂域LLM的后训练 4. 搜索增强RAG 5. LLM Agents 6. LLM推理加速 ‒ 探索基于大模型技术的营销场景服务新形态，包括多场景下的大模型对话机器人、智能辅助Copilot、Agentic Workflow大模型在实际业务场景中的落地，打造营销领域的AI Agent标杆。
1. 测试框架与工具开发 a. 负责 数据治理平台平台核心功能的测试用例设计、自动化测试脚本开发及测试框架搭建。 b. 基于大数据场景（如数据建模、任务调度、数据质量监控等）设计端到端测试方案。 2. 性能与稳定性测试 a. 针对数据处理流程（ETL、数据同步、任务调度）进行性能压测与瓶颈分析，保障高并发、大规模数据场景下的系统稳定性。 b. 设计并执行混沌测试、容灾测试等可靠性验证方案 3. 缺陷管理与质量保障 a. 使用缺陷跟踪工具记录、跟踪并推动问题修复，参与代码评审和测试覆盖率分析。 b. 协助产品团队优化数据开发流程，提升平台易用性与质量。 4. 技术协同与创新 ● 与研发、产品经理协作，参与需求评审、技术方案设计，提前识别潜在风险。 ● 探索 AI/ML 在测试中的应用（如自动生成测试用例、异常检测），推动测试效率提升。 ● 团队管理与协作 ● 团队建设：负责测试团队的人员管理、任务分配与绩效评估，制定团队目标并推动落地。 ● 流程优化：主导测试流程标准化（如测试用例管理、自动化测试策略），提升团队协作效率。 ● 技术指导：为团队成员提供技术培训与指导，推动团队技术能力提升。 ● 跨团队协调：与产品、研发、运维团队紧密合作，确保测试工作与业务目标对齐。 ● 资源规划：根据项目需求合理分配人力、工具和预算资源，保障测试工作的高效执行。
参与瓴羊Quick BI 产品的研发。 瓴羊是阿里巴巴全资子公司，主营数据要素服务。瓴羊提供一整套数字化产品和服务，涵盖数据生产、数据消费以及数据流通等三大环节。帮助企业有效利用数据资源，促进数据与企业实际运营的深度融合，赋能企业增长和数字化转型。瓴羊Quick BI 是一款基于大模型的全场景数据分析 AI+BI 产品，在传统 BI 分析之上，通过智能问数和智能搭建功能，简化数据分析流程，无需拖拽即可快速获取业务见解，解决繁琐的数据查找问题。