阿里巴巴
阿里国际站-高级数据研发工程师-智能数据部
阿里国际站-高级数据研发工程师-智能数据部
发布于 6 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据工程
数据工程
Data Agent
Rag
实时计算
数据仓库
数据建模
特征工程
知识图谱
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
阿里国际站高级数据研发岗，薪资偏高、前沿AI数据技术栈、业务挑战大，WLB未明确。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.8万
比数据工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2990 个在招 · 其中数据工程 49 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 数据工程 · 92 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责阿里巴巴国际站的数据研发体系建设与核心数据资产沉淀，通过数据建模与AI工程化能力支撑业务分析与算法迭代
你需要建设高质量的离线/实时数据链路，并引入Data Agent等智能化工具提升研发效能，为跨境电商业务提供稳定、高质量的数据支撑
最低要求
具备较为丰富的数据仓库及数据平台架构经验，熟悉数据建模、分层设计、ETL/实时链路开发与数据资产沉淀，具备较为系统的海量数据性能处理与优化经验
有从事分布式数据存储与计算平台应用开发经验，熟悉Hadoop生态相关技术并有实际开发经验
具有良好的商业敏感度，能够高效地将业务问题转化为数据、算法与AI问题，能综合运用现有数据、算法、产品等能力形成数据化解决方案
具备良好的思维逻辑性、语言表达能力及项目管理经验，能够推动跨团队、跨领域的数据项目落地
工作职责
负责阿里巴巴国际事业部数据研发体系建设，通过数据建模+AI+工程化能力，支撑业务分析、算法迭代与数据服务
重点面向国际站AI业务场景，建设高质量的离线/实时数据链路，提供稳定可靠的数据资产、特征工程、样本构建、模型训练数据供给及数据回流能力，并通过Data Agent等智能化工具提升数据研发与交付效率
建设国际站核心数据资产，围绕用户、商品、交易、供给、流量、运营等核心主题域，开展数据建模、分层治理与资产沉淀，形成标准统一、口径清晰、可复用、可服务化的数据资产体系
深度结合AI业务需求，沉淀面向算法与运营的数据服务能力
负责数据中台的数据稳定性、研发效能与成本治理体系建设
建设和完善数据质量监控、链路保障、故障演练、元数据管理、数据血缘追踪等基础能力
引入Data Agent等AI提效手段提升数据研发效率与数据链路可观测性，通过组件化、模板化和工程化手段提升数据架构扩展性
优先资格
有跨境电商、B2B、国际零售、营销、供应链、商家/商品运营背景尤佳
具备Spark/Flink等离线/实时计算框架的开发经验尤佳
熟悉AI业务场景下的数据链路（如特征工程、样本构建、模型训练数据供给、数据回流、实时特征服务等）者优先
有非结构化数据建设、知识图谱构建、大模型语料/RAG知识库、向量化数据资产等经验尤佳
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位深度融合AI与Data Agent等前沿技术，有助于掌握大模型时代的数据工程与智能化研发新范式
- 平台资源丰厚，数据中台体系成熟，能够学习到业界顶尖的数据治理、成本优化与效能提升方法论
- 跨国业务与多主题域的数据治理复杂度极高，需要极强的业务理解力与跨团队沟通协调能力
- 适合具备扎实数据仓库功底、对AI与大数据融合有浓厚兴趣，且希望在跨境电商出海赛道深耕的高级数据研发人才
缺点 / 挑战
- 依托阿里国际站庞大的跨境电商业务场景，能接触到海量、复杂的真实业务数据，技术挑战与成长空间大
- AI与数据链路的结合处于快速迭代期，需要持续学习大模型语料、RAG等新兴技术，技术更新压力大
角色解读
- 向数据架构师或数据技术专家方向发展，主导更大规模的数据中台与AI数据基础设施建设
- 转型为数据业务负责人或数据产品总监，深度赋能跨境电商业务，驱动业务增长与商业化变现
- 负责阿里国际站的数据研发体系建设，构建高质量的离线与实时数据链路，支撑AI业务场景与算法迭代
- 围绕用户、商品、交易等核心主题域进行数据建模与分层治理，沉淀标准化、可复用的数据资产体系
- 建设数据中台的稳定性与效能体系，引入Data Agent等AI工具提升数据研发效率与链路可观测性
- 精通数据仓库架构设计与数据建模，具备丰富的ETL及实时链路开发经验，能处理海量数据性能优化
- 熟练掌握Hadoop生态及Spark/Flink等分布式计算框架，熟悉AI场景下的特征工程与数据回流链路
- 具备优秀的商业敏感度与跨团队项目管理能力，能将业务问题转化为数据与AI解决方案
申请策略
- 深入了解阿里国际站的业务模式（如B2B跨境电商）及核心数据主题域，面试时展现对业务的深刻理解
- 关注阿里在数据中台与AI融合方面的最新技术分享，面试中可结合这些理念阐述自己的技术规划
- 重点突出在海量数据场景下的数据建模、分层治理及性能优化经验，量化数据资产沉淀与复用成果
- 详细展示参与过的AI数据链路建设经历，如特征工程、样本构建、实时特征服务等，体现AI与数据的结合能力
- 强调使用Spark/Flink等实时计算框架的实战经验，以及引入自动化工具提升研发效能的具体案例
- 提前了解大模型语料处理、RAG知识库构建及向量化数据资产的相关技术栈与业界最佳实践
- 熟悉Data Agent在数据研发中的应用场景，如智能SQL生成、数据血缘分析等，提升智能化研发视野
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出在复杂业务场景下的技术选型、架构设计及最终带来的业务价值与效能提升
- 对于AI与数据结合的问题，从数据流转的全生命周期（采集、处理、特征、服务、回流）出发，结合具体技术栈给出系统性方案
- 请分享一个你主导过的最复杂的数据仓库建模或数据治理项目，你是如何解决数据口径不一致或复用性差的问题的？
- 在AI业务场景下，你是如何设计特征工程与样本构建链路的？如何保证实时特征服务的低延迟与高可用？
- 面对海量数据的成本与性能问题，你有哪些具体的优化经验？如何平衡数据质量、研发效能与计算成本？
- 你如何看待Data Agent等AI工具在数据研发中的应用？请设想一个利用AI提升数据链路可观测性或研发效率的方案
- 复习数据仓库建模理论及阿里OneData方法论，准备1-2个深度的数据治理实战案例
- 了解跨境电商（特别是B2B）的业务逻辑与核心指标，思考数据如何赋能商家运营、商品管理与流量分发
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
85较高
作为高级技术岗位，依托成熟的薪酬体系，薪资水平在市场中具备较强竞争力，但JD未明确披露具体福利细节。
薪资信号偏高 (3.5千–6万/月)
成长发展
90较高
岗位深度融合AI与大数据前沿技术，提供丰富的业务场景与技术挑战，个人技术深度与业务视野均能得到极大拓展。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Hadoop、Spark、Flink、Data Agent、RAG、知识图谱、特征工程
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及工作模式与工时安排，高级岗位通常面临较高的业务交付压力，WLB情况需入职后具体评估。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
赋能跨境电商出海与AI智能化转型，具有较高的商业价值与行业前景，但社会公益属性相对较弱。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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