阿里妈妈-AI广告数据研发-北京/杭州

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕数据架构、机器学习或AI工程，成为湖仓一体、因果推断或营销智能领域的专家
• 架构师路线：负责设计更庞大、更复杂的数据平台架构，成为企业级数据解决方案的设计者
• 技术管理路线：带领团队负责数据平台或AI应用模块，承担技术规划与团队管理职责
• 设计和构建面向广告业务的超大规模数据仓库与数据湖，确保数据处理的低延迟和高可靠性
• 应用机器学习与因果推断方法，精准评估广告营销活动的真实效果和商业价值
• 探索利用生成式AI和Agent技术，从海量数据中挖掘市场洞察，并转化为可执行的智能营销策略
• 精通Java/Scala/Python，并熟练掌握Flink、Spark等分布式计算框架，有处理PB级数据的实战经验
• 具备扎实的统计学与机器学习基础，并能快速学习和应用如MTA、Uplift Modeling等归因技术
• 对GenAI技术栈（如LLM、RAG、Agent）有了解或浓厚兴趣，具备将新技术应用于业务场景的探索精神
• 拥有优秀的业务理解能力和数据敏感度，善于将复杂的技术问题转化为可衡量的业务价值

申请策略

• 仔细研究阿里巴巴尤其是淘天集团在广告技术、数据中台方面的公开分享或博客，了解其技术选型和业务痛点
• 在面试中主动展现你如何思考技术方案与业务价值的结合，例如：“如果让我解决XX营销归因问题，我会从...”
• 突出处理大规模数据（PB级）的实际项目经验，特别是使用Flink/Spark进行数据开发和性能调优的案例
• 详细描述参与或主导的数据建模、数据分析或机器学习项目，尤其是与营销、用户行为分析相关的
• 展示对生成式AI、大模型或相关领域的探索与实践，即使是个人项目或论文研究也具有价值
• 明确写出掌握的编程语言、分布式框架和机器学习库，并熟练度与项目应用挂钩
• 系统学习或复习分布式数据处理框架（如Flink）的核心原理和高级特性（如状态管理、窗口）
• 通过在线课程或书籍，补强因果推断（如Uplift Modeling）、A/B测试等营销分析方法论

面试指南

• 对于技术问题，遵循“背景-问题-方案-实施-结果”的结构回答，突出你的技术选型思路和量化成果
• 对于开放设计题，先明确核心目标（如“度量增量价值”），再拆解关键步骤（数据准备、模型选择、验证方法），最后讨论潜在难点和权衡
• 对于业务结合问题，展示你连接技术与商业的逻辑：先理解业务目标，再设计技术方案，最后说明如何衡量价值
• 请介绍一个你处理过的最具挑战性的大数据项目，遇到了什么技术难点（如数据倾斜、性能瓶颈），是如何解决的？
• 如何评估一个营销活动的真实效果？如果让你设计一个Uplift Model，你的思路和关键步骤是什么？
• 你如何理解‘湖仓一体’？它与传统数据仓库和数据湖相比，优势是什么？在广告数据场景下如何应用？
• 请设想一个场景：如何利用GenAI和Data Agent，将社交媒体上关于某品牌的舆情数据，转化为对广告投放的优化建议？
• 你为什么选择广告数据研发这个方向？你对这个岗位的工作和挑战是如何理解的？