阿里巴巴
阿里控股-AI数据工程师-数据决策
阿里控股-AI数据工程师-数据决策
发布于 1 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
Llm
Maxcompute
Pytorch
Tensorflow
多模态数据处理
数据治理
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
阿里核心AI数据岗，技术栈极新，成长性强，但工作强度可能较大
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.0万
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 4680 个在招 · 其中数据工程 77 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 数据工程 · 约 110 个在招
职位详情
关于这个职位
负责集团级AI数据引擎建设，主导文本及多模态数据的采集、清洗与治理，构建EB级高质量数据体系
利用LLM+Agent框架构建智能数据Pipeline，实现自动化处理与闭环迭代，支撑大模型训练与推理
最低要求
具备AI+数据双栈能力：精通Python，熟悉SQL/Shell
理解LLM、音频/视频模型、多模态模型等基础原理
具有大模型数据构造、清洗、合成或质量评估相关实践经验
多模态数据能力：熟悉图像、视频或音频中的任一模态的特征工程、理解/分类/识别算法或质量建模方法
具备深度学习模型训练实践（PyTorch/TensorFlow）
数据工程基础扎实：熟悉主流大数据平台（如 Spark/Flink/MaxCompute/Hadoop）
具备 ETL、数据建模、数据 Pipeline 或数据仓库建设经验
数据治理意识：理解元数据、数据质量、数据血缘、数据标准等治理理念
有数据资产体系或治理平台建设经验者优先
AI Native 工作流思维：熟悉 Agent、LLM 工具链，对如何将 LLM 融入数据生产、数据分析、数据治理流程有实践经验或强烈兴趣
工程落地能力强：具备良好的工程实现、问题拆解、项目协同能力，能推动数据与模型闭环高效落地
工作职责
参与集团级AI数据引擎：负责文本和多模态数据（音频、图像、视频）的采集、清洗、处理、治理与资产化管理，打造可复用、可观测、可解释的 EB 级数据体系，支撑大模型训练与推理的高质量数据供给
不同模态数据智能化处理：主导文本/音频/视频/图像等模态的自动理解、标签体系构建、语义特征抽取、质量建模与自动化治理
设计并训练分类、识别、预测等多模态模型
AI Native数据Pipeline建设：使用LLM+Agent框架构建智能数据Pipeline，实现数据分渠道过滤、去重、质量诊断、调度编排和异常告警等环节的自动化，显著降低人力成本
数据&模型闭环迭代：能够配合数据策略团队基于评测反馈的短板，设计对应的专项数据集，并在训练过程中构建可观测指标，量化数据对模型能力提升的贡献，动态更新数据集，实现数据 → 模型 → 评测 → 数据的循环优化
数据资产治理：负责元数据、数据血缘、分类分级、质量评分、数据标准、价值评估等治理框架的设计与落地，推动数据资产的可视化与可运营化，让数据可管理、可复用、可增长
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触海量真实业务数据，技术栈前沿（LLM+Agent），平台影响力大
- 数据规模极大，治理复杂度高，需平衡工程效率与模型效果
- 具备扎实数据工程基础且对AI前沿技术有热情的中高级技术人员
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向高级数据科学家、AI架构师或数据平台专家方向发展，深耕AI基础设施领域
- 构建和维护集团级AI数据引擎，处理EB级多模态数据
- 精通Python/SQL，掌握Spark/Flink等大数据平台，熟悉LLM及多模态模型原理
申请策略
- 强调工程落地能力和跨团队协作经验，体现对数据闭环优化的思考
- 突出EB级数据处理经验，展示LLM在数据流水线中的应用案例
- 加强多模态数据处理算法知识，深入理解Agent框架在实际场景的落地
面试指南
- 采用STAR法则，重点阐述技术选型理由、遇到的具体瓶颈及解决方案、最终带来的效能提升
- 请描述你构建过的最大规模数据Pipeline及其挑战
- 如何利用LLM优化传统ETL流程？
- 多模态数据的质量评估指标有哪些？
- 复习大数据组件底层原理，准备1-2个AI赋能数据工程的完整项目案例
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活40
使命价值70
薪资福利
85较高
阿里作为头部大厂，薪酬福利体系完善，虽JD未明确具体数字，但市场定位属于行业顶尖水平。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–5.0万/月）
成长发展
95较高
职位涉及LLM、Agent等最前沿技术，且处于AI数据基础设施核心位置，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、PyTorch、TensorFlow、Spark、Flink
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂核心研发岗通常工作节奏较快，JD未提及弹性工作制，推测为常规高强度工作模式。
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
70中等
通过构建高质量数据体系支撑大模型发展，推动技术进步，具有一定的行业使命感。
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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