薪酬概览
平均月薪
¥7000
中位数 ¥7000 ｜ 区间 ¥6000 - ¥8000
数据来源：样本数量过少，仅供参考；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
100% 人群薪酬落在 0-8k
三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1：工作年限
影响薪资的核心维度2：学历背景
市场需求
10月新增岗位
13
对比上月：岗位新增9
数据由各大平台公开数据统计分析而来，仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 不限经验 | 13 | 100% |
热招职位
1.计算机、软件工程、数据科学、统计学等相关专业本科及以上学历；
2.2年以上大数据开发、特征工程或算法工程相关经验，有电商搜索推荐场景的特征体系建设经验优先；
3.精通 Spark/Flink 等大数据计算框架，具备大规模实时与离线特征开发经验；具备数据挖掘能力，能基于业务洞察挖掘高价值特征；
4.熟悉特征工程体系，熟悉特征价值评估方法（如特征重要性、SHAP、模型增益分析等）；了解 Feature Store 架构与实践经验；
5.熟悉 LLM 应用开发，有基于大模型构建数据推荐、SQL 语义解析、智能问答等系统的经验优先。
1. 本科及以上学历，3年以上互联网商业分析、经营分析相关工作经验，计算机，统计学、数学、经济学专业优先；
2. 具备良好的SQL和数科分析能力，对AB实验，因果推断熟悉，有复杂实验设计经验的优先；
3. 有用户视角，能够洞察商业本质，挖掘机会点，并能够协调整合资源，推动各方拿到结果；
4.好奇心强，主动性强，能快速学习，能够独立思考；
1、本科及以上学历，统计学、经济学、数学、计算机等相关专业优先，3年以上数据分析相关经验。
2、熟练使用 SQL、Python/R 以及 Qoder 等数据处理和分析工具；有处理非结构化数据经验、能结合AI能力提效者优先。
3、有电商、用户、供给、供应链、AI产品等方向的分析及策略落地经验，能将数据结论有效转化为业务行动。
4、逻辑清晰，沟通表达能力强，自驱力突出，具备主动思考和前瞻性提效的意识，能从被动响应需求转为主动驱动业务。
5、具备良好的跨团队沟通与项目推进能力，能在业务盘面广、节奏快的环境下主动识别分析优先级，高效产出高质量结论。
1. 本科及以上学历，3 年以上互联网商业分析、供给策略，价格分析，经营分析相关工作经验，具有良好的业务洞察力和数据分析能力；
2. 具备良好的SQL和数科分析能力，对AB实验，因果推断熟悉，有复杂实验设计经验的优先；
3. 理解商家商品的经营视角，能够洞察商业本质，挖掘机会点，并能够协调整合资源，推动各方拿到结果；
4. 具有强烈的学习意愿和工作热情，有较强的学习能力，沟通协调能力和执行力，有较好的自驱力。
1. 5年以上数仓ETL开发或者数据分析相关工作经历, 熟悉数据仓库模型设计方法论，
2. 熟悉掌握SQL, 能熟练使用SQL进行数据的清洗、加工、分析等，有一定的SQL调优知识和经验(加分项)
3. 熟悉数据产品和数据管理的知识和技能，包括但不局限于：数据集市设计、数据治理、数据质量、数据运维保障等；
4. 具备基本的财务专业知识, 有互联网财务域数据开发经验者优先
5. 有DATA+AI场景经验的优先考虑；
6. 具备较强的抗压能力、能适应高强度的工作节奏
1、统计学、应用数学、计算机、经济学、运筹学或相关专业本科及以上学历；精通 SQL、Python/R 等数据分析工具，具备高效处理海量交易数据的能力。
2、 扎实的统计学基础，深刻理解因果推断（Causal Inference）理论。熟悉至少一种主流因果推断框架（如 CausalML, DoWhy, EconML 等）或有实际落地经验者优先。熟练掌握常用机器学习算法，并能区分预测模型与因果模型的应用边界。
3、3-5 年互联网大厂数据分析、数据科学或算法相关经验。有电商交易链路、营销策略评估、广告归因或用户增长领域经验者优先。具备完整的 A/B 实验全流程管理经验，或在观察性数据中进行因果效应估计实战经验者极佳。
4、 能够敏锐捕捉交易链路中的关键变量，具备良好的逻辑思维能力和沟通表达能力。结果导向： 不仅能产出分析报告，更能推动分析结论在业务侧落地，具备优秀的跨部门协作能力。
5、AI 相关经验（加分项）：具备一定的数据分析类 Agent/Skill 或者 LLM 后训练（数据预处理、Prompt 工程、模型微调）的实践经验尤佳。
1、 清晰的分析逻辑以及良好的业务洞察能力，能快速发现问题、拆解问题并定位到影响业务的关键点；
2、 数据处理能力强，可使用多种方式提取数据并进行分析，熟练掌握hive、SQL、excel等相关数据提取工具；
3、 良好的沟通能力和团队协作能力，能够有效地和业务方，数据技术团队沟通交流，并且能够以分析师的视角给业务提供建议；
4、 结构化思维，能定位、解构问题，并有初步解题能力；
5、 良好的数据敏感度,能从海量数据提炼核心结果，能独立编写商业数据分析报告；
数据仓库工程师15-30万年薪
1. 协助架构师，对接业务、数据分析团队，理解业务需求，将需求转化为具体的数据开发任务，支撑报表制作、数据大屏、自助分析等业务场景落地。
2 . 配合架构师完成企业数据仓库分层架构落地，参与ODS/DWD/DWS/ADS各层数据模型设计、开发与迭代，严格遵循数仓建模标准及数据治理规范。
3. 负责海量业务数据的接入、清洗、转换、分层加工，参与离线数仓、实时数仓及数据集市的搭建。
4. 运用Hive、Spark、Flink等大数据组件，完成高效SQL脚本编写、数据同步任务及数据校验脚本等数据开发工作；解决数据同步延迟、数据异常、查询卡顿等常见问题；参与SQL调优、任务性能优化等工作。
5. 完成数据同步工具、自定义UDF、数据服务接口等底层组件的开发与调试，具备基础Java开发能力，能配合完成二次开发工作。
6. 负责数仓日常运维，包括任务调度监控、数据质量排查、元数据维护，沉淀数据资产，配合团队推动数据质量监控体系落地。
7. 学习大数据、云原生数仓新技术，配合架构师完成架构优化，参与降本增效相关工作，保障数仓稳定运行。
1.面向阿里集团语音大模型及相关业务场景，参与"评测→数据→训练→再评测"闭环中的数据侧工作，建立从评测信号到数据规格的转化机制，覆盖组件级、系统级、产品能力评测发现的数据需求；
2.执行数据配方实验，通过系统实验研究数据规模、配比、质量对模型行为的影响——这是行业尚无系统答案的研究命题；
3.建设数据质量度量体系，将评价标准从"交付量与标注准确率"升级为"数据对模型效果的可量化贡献"，并参与数据质量标准的建设与验证；
4.建设端到端数据基础设施——采集、清洗、标注、质控、版本管理的自动化（不可变原则与血缘追踪），以及 AI 预标注 + 人工校正流程的最优配比研究；
5.对接算法与模型训练团队，基于实验证据回答"下一轮应使用什么数据。
1. AI数据资产体系建设：负责核心AI数据资产体系，结合业务需求与数据算法能力，主导大数据的处理、解析、分析、挖掘、研发及优化工作。
2. 合成数据与数据多样性：主导结合场景的合成数据多样性生产： 探索基于 AI 模型的合成数据技术，主动解决特定领域（如逻辑推理、长尾语种）的数据稀缺问题。
3. 基于数据语义化，利用大模型做资产库的AI native 的自动生产。
4. 数据驱动的生产闭环：基于评测/资产结论，将其转化为工程层面的“数据增强策略”。通过反馈快速构建数据生产流程形成数据供给的闭环。
5. 持续跟踪及探索Data + AI方向的行业进展（如Data Agent、AIOps、湖仓一体智能优化等），主动开展技术预研与原型验证，推动先进技术在公司中的适配与规模化应用。
数据技术及产品部-AI 数据研发工程师-数据公共层建设/数据语义层建设
1、主导面向Agent的新型数据语义层架构设计与落地，推动数据资产从数据表向智能体可理解、可调用、可推理的消费模式演进；
2、负责端到端数据建模设计与开发交付，基于流批一体架构（Flink + Spark + Paimon）实现业务模型的统一构建与服务；
3、负责数据质量治理与链路稳定性保障，建立覆盖全链路的监控告警、血缘追踪，确保关键数据任务满足SLA要求；
1、 清晰的分析逻辑以及良好的业务洞察能力，能快速发现问题、拆解问题并定位到影响业务的关键点；
2、 数据处理能力强，可使用多种方式提取数据并进行分析，熟练掌握hive、SQL、excel等相关数据提取工具；
3、 良好的沟通能力和团队协作能力，能够有效地和业务方，数据技术团队沟通交流，并且能够以分析师的视角给业务提供建议；
4、 结构化思维，能定位、解构问题，并有初步解题能力；
5、 良好的数据敏感度,能从海量数据提炼核心结果，能独立编写商业数据分析报告；