杭州数据安全工程师

1. 数据资产全景与指标体系构建：负责搭建数据资产全景视图，提炼关键业务指标，通过数据洞察市场趋势，为决策层输出专业数据建议

2. 全链路效率监控与优化：围绕AI模型训练场景，构建数据全链路转化漏斗监控体系，追踪各环节转化率与周期效率，识别并推动解决流程卡点，保障数据高效流转

3. 反馈闭环建设与质量评估：建立从数据反馈出发的优化体系，统一拉齐数据质量评估标准，指导提升数据质量的提升及需求的衔接度

4. 跨团队协作与决策支持：协同数据开发、算法团队优化大模型训练效果，设计实验监控模型的反馈结果，给出量化的指标和建议，促进模型的不断优化

阿里巴巴集团控股有限公司

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. 基于大模型做特征筛选、小模型蒸馏、小模型效果评估，主导欺诈评分等能力建设上。

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。

阿里巴巴集团控股有限公司

1. 负责情报团队的数据能力和体系建设，通过沉淀丰富的档案能力支持复杂多变的情报业务。

2. 重点围绕商品数据构建商品档案库、挖掘潜在业务领域知识，用数据提升业务效能，向业务前线直接贡献价值。

3. 通过深入理解业务及策略，抽象业务过程、沉淀可复用的数据洞察能力，提供系统性的解决方案。

4. 借助大模型实现日常数据开发的 Agent 工作流。

阿里巴巴集团控股有限公司

我们正在搭建 Work（AI 协同办公）方向的 RL/RFT 训练数据体系。这个岗位的核心职责是从线上回流数据中挖掘高价值样本：清洗、筛选、合成、发现 bad case，把海量线上数据变成模型训练和数据标注真正能用的东西。
职位描述

1. 线上数据回流与清洗
对接模型线上 rollout 产生的原始数据（轨迹、日志、用户反馈、执行结果等），设计清洗 pipeline，去重、去噪、过滤无效样本，把脏数据变成结构化可用的样本集。

2. 高价值数据挖掘
从海量线上数据中挖掘对模型训练有价值的样本：高难度任务、罕见场景、模型易错 case、用户真实需求分布。建立挖掘策略（规则 + 模型 + LLM 多信号融合），提升高价值样本的召回率。

3. Bad Case 发现与归因
系统性发现 bad case：模型执行失败、输出低质量、轨迹异常、用户投诉等。对 bad case 做根因分类（模型能力问题 / 数据分布问题 / 任务定义问题 / 环境依赖问题），输出结构化报告驱动数据补充和评测修正。

4. 数据合成与增强
设计数据合成策略：基于 LLM 对已有样本做变体生成、难度扩展、场景泛化，补充模型训练数据中的稀缺类型；验证合成数据质量，确保合成样本可直接用于训练。

5. LLM 驱动的精细化筛选
用 LLM-as-judge、质量评分模型等方式对海量数据做精筛，识别"表面合理但实际错误"的样本，把数据质量从"能看"升级到"能训"。设计筛选阈值与采样策略，平衡数据规模与质量。

6. 数据标注前置处理
为下游标注团队准备可标注的数据包：去重、预分类、标注难度分级、边界 case 标记，降低标注成本、提升标注效率。定期输出数据分布报告，指导标注优先级。

7. 数据 Pipeline 与基础设施
搭建端到端的数据处理 pipeline：采集 → 清洗 → 挖掘 → 合成 → 筛选 → 输出。保证数据可追溯（血缘管理）、可复现（版本管理）、可观测（关键指标监控）。

8. 协同算法与标注团队
与模型训练团队对齐"下一轮需要什么数据"，与标注团队对齐"什么样的数据值得标"，把数据挖掘变成模型能力提升的持续供给。

阿里巴巴集团控股有限公司

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；

淘天有限公司

互联网

【必备项】

1. 学历经验：本科及以上，3 年以上数据研发 / AI 数据工程 / 数据平台相关工作经验；

2. 数据工程：精通 SQL，熟练掌握 Java / Python / Sql 至少一种；具备扎实的数仓建模（维度建模/范式建模）与ETL 实战经验；

3. 大数据栈：熟悉 Hadoop / Hive / Spark / Flink / MaxCompute / Hologres 至少一套，独立主导过 TB ~ PB 级数据项目；

4. 数据治理：有元数据、血缘、质量、成本治理体系建设经验；

5. AI 数据 / 评测基础：理解 LLM / RAG / Agent 基本原理，了解 SFT/DPO 等训练范式；有 Agent 数据 / 数据合成 / 评测体系 实战经验；

6. 业务素养：能从业务问题出发倒推数据 & AI 方案，能与产品/业务高效协同推动落地。
【加分项】
● 有 电商、商家服务 业务背景
● 有 NL2SQL / 问数 / 数据 Agent / RAG 项目落地经验
● 有 Agent 评测体系（MT-Bench / AgentBench / 自建评测集） 建设经验

淘天有限公司

互联网

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，具有跨团队的推进项目的能力，并且能够以分析师的视角给业务提供建议；

4、 具备数据运营与产品运营能力，针对业务问题，可以透过实验设计，并制定有效解决方案及衡量方法；

5、 良好的数据敏感度,能从海量数据提炼核心结果，有丰富的数据分析、挖掘、清洗和建模经验，能独立编写商业数据分析报告；

6、 有AI产品分析相关经验，了解C端AI产品、AIGC内容生成、大模型评估相关的优先。

淘天有限公司

互联网

1. 围绕KA零售商的行业特点和业务目的，针对性进行数据分析，洞察业务机会点，并提供策略优化建议；

2. 基于业务&项目需求，搭建评估诊断的数据体系，独立完成核心指标的日常监控&异动归因分析，并提炼为可复用的AI辅助分析范式，建立自动预警机制；

3. 深入业务工作流程，主动识别适合引入AI的具体业务场景，并能够独立或联动产技共同开发对应工具提升效率，持续沉淀AI应用案例和方法工具；

4. 围绕“优秀实践案例”、“高质量Prompt”等课题，主动进行归纳总结，对内部业务团队&合作商家进行赋能培训，提升全员AI素养及应用能力，支持业务整体提效。

拉扎斯网络科技（上海）有限公司

互联网

1. 本科及以上学历，2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. 有平台视角，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；

淘天有限公司

互联网

1. 本科及以上学历，2 年以上互联网商业分析、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、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. 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。

淘天有限公司

互联网

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。

淘天有限公司

互联网

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；

淘天有限公司

互联网