阿里巴巴
高德-数据工程工程师/专家-信息研发
高德-数据工程工程师/专家-信息研发
发布于 大约 15 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
Nebulagraph
分布式系统
数据管道
特征工程
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
阿里高德数据工程专家，技术前沿、薪资高，但WLB一般。
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
55K
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 1870 个在招 · 其中数据工程 25 个
市场机会
选择面较广
北京 · 数据工程 · 68 个在招
职位详情
关于这个职位
作为高德信息研发团队的数据工程工程师/专家，你将负责设计和构建支撑搜索、推荐、广告等核心业务的实时与离线数据管道及特征体系，打造高性能分布式特征服务平台，并引入Agent能力优化特征管理流程，驱动业务转化效率提升
该岗位技术挑战大，涉及大数据、分布式系统、LLM等前沿技术，适合有深厚技术功底和业务洞察力的资深数据工程师
最低要求
计算机相关专业本科及以上，5 年以上大数据/分布式系统开发经验，或具备用户标签与特征挖掘背景
技术栈覆盖以下方向之一或多项：Java 后端（SSM）、Flink/Hive 离在线复杂流程、HBase/NebulaGraph 高性能查询、基于 LLM 的标签挖掘
具备复杂分布式系统架构设计能力，有高并发/高可用系统调优经验，对数据链路与在线推理性能有极致追求
深度掌握 Agent Loop、Skills、SDD/ATDD，能设计人机协作边界，推动项目交付提效与规模化
业务理解与沟通能力强，能主动定义和解决挑战性问题，对技术方向有独立判断
工作职责
设计并构建实时/离线数据管道与特征体系，支撑搜索、推荐、广告、增长营销等场景的用户画像与全域行为序列服务
构建高性能分布式特征服务平台，保障召排式与生成式算法架构的特征稳定供给
抽象通用特征管理逻辑，引入 Agent 能力降低特征对齐、裁剪与交付的全链路成本
与 Agent Builder 协同，规模化、高质量交付数据产物，驱动业务转化效率提升
优先资格
有搜索/推荐/广告领域的特征管理、特征生产、用户理解或模型蒸馏经验
具备 Agent Builder 实战经验，能端到端交付跨场景特征生产与 LLM Summary 挖掘
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 阿里巴巴大平台，技术积累深厚，能接触海量数据和复杂业务场景
- 技术栈前沿，涉及LLM、Agent等新兴技术，有利于个人技术成长
- 薪资待遇优厚，福利完善，职业发展空间大
- 技术深度要求高，需要持续学习，保持技术领先
- 业务复杂度高，需要较强的业务理解和沟通能力
缺点 / 挑战
- 工作强度大，可能需要应对高并发、高可用系统的挑战，压力较大
- 适合具备5年以上大数据开发经验，对技术有极致追求，喜欢挑战复杂问题，并希望在大平台实现技术突破的资深工程师
角色解读
- 技术专家路线：深耕数据工程和分布式系统，成为领域专家，主导复杂系统架构
- 管理路线：带领数据工程团队，负责核心数据平台建设，向技术管理方向发展
- 跨界发展：结合业务理解，转向数据产品、数据科学或AI工程方向
- 设计并构建实时和离线数据管道，处理海量用户行为数据，为搜索、推荐、广告等业务提供特征支持
- 构建高性能分布式特征服务平台，确保算法模型的特征供给稳定、高效
- 引入Agent能力优化特征工程流程，降低特征对齐、裁剪和交付的成本
- 与Agent Builder团队协作，规模化交付数据产品，驱动业务增长
- 扎实的Java编程能力，熟悉SSM框架，具备大型分布式系统开发经验
- 熟悉Flink、Hive等大数据处理框架，能处理复杂的离在线数据流程
- 掌握HBase、NebulaGraph等存储和查询技术，能进行高性能数据查询
- 了解LLM和Agent技术，具备基于LLM的标签挖掘或Agent开发经验
申请策略
- 了解高德地图的业务场景，特别是搜索、推荐、广告相关业务
- 准备系统设计面试，展示分布式系统架构能力
- 突出大数据/分布式系统项目经验，特别是高并发、高可用系统的设计调优案例
- 强调特征工程、用户画像、搜索推荐广告相关经验
- 展示LLM、Agent等新技术应用实践，体现技术前瞻性
- 量化项目成果，如性能提升、成本降低等
- 深入学习Flink、Hive等大数据框架，掌握调优技巧
- 了解LLM和Agent技术，尝试构建简单的Agent应用
面试指南
- 采用STAR法则，清晰描述场景、任务、行动和结果
- 强调架构设计思路，突出技术难点和解决方案
- 结合业务场景，体现业务理解和技术落地能力
- 请描述一个你设计的高性能分布式数据管道，如何保证稳定性和低延迟？
- 如何设计一个特征平台，支持高并发、高可用？
- 你如何理解Agent在特征工程中的应用？请举例说明
- 在数据链路优化中，你如何平衡成本与性能？
- 请谈谈你对搜索、推荐、广告场景下特征管理的理解
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
85较高
阿里巴巴作为头部互联网公司，薪资水平高，福利完善，但JD未明确具体薪资，需面议。
薪资信号面议 (40K-70K/月)
成长发展
90较高
岗位涉及前沿技术（LLM、Agent）和复杂分布式系统，技术成长空间大，且阿里巴巴提供良好的职业发展路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、Flink、Hive、HBase、NebulaGraph、LLM、Agent
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在北京，需现场办公，未提及弹性工作，互联网大厂工作强度可能较大，WLB一般。
工作模式仅现场办公
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
高德地图作为出行服务，具有社会价值，但岗位更偏向技术驱动，社会影响力一般。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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