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数据技术及产品部-GUI 数据工程师-杭州
数据技术及产品部-GUI 数据工程师-杭州
发布于 大约 23 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
CI/CD
Gui自动化
数据工程
数据标注
数据质量
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
前沿AI数据工程岗，技术成长空间巨大，但工作模式与强度存在不确定性。
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
35K
与数据工程中位数基本持平
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 2690 个在招 · 其中数据工程 40 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 数据工程 · 80 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位专注于GUI Agent/Computer Use场景下的数据自动化生产与管理
你需要设计并开发数据合成管线，保障数据质量，搭建标注平台，并深度参与模型评测与优化，以支撑前沿AI模型的训练和迭代
最低要求
计算机相关专业本科及以上学历，3 年以上数据工程、工具开发或相关领域经验，有 GUI 自动化、RPA、浏览器/移动端自动化测试或数据标注平台开发经验者优先
精通 Python / Java 等至少一门编程语言，具备扎实的工程能力，能够独立设计并实现数据生成、清洗、校验、可视化等工具链
熟悉 GUI 相关技术栈，如 Accessibility Tree、DOM、Appium、Selenium、Playwright、Android Debug Bridge、虚拟化/模拟器等，了解真机、模拟器、浏览器沙箱等环境下的数据采集与回放
具备良好的数据分析和质量意识，熟练使用 SQL、Pandas、日志分析等手段进行数据统计、抽样、透视分析和质量复盘，有自动化质量监控和 CI/CD 经验者优先
了解机器学习数据需求，对数据标注、数据增强、数据合成、主动学习、Human-in-the-Loop 等概念有实际经验，有数据安全与隐私合规处理经验者优先
逻辑清晰，具备较强的跨团队沟通和项目推动能力，能够协调算法、评测、工程、安全、法务及外部供应商，推动复杂数据项目的需求澄清、方案设计、落地交付和持续优化
工作职责
设计并开发 GUI Agent / Computer Use 场景下的数据自动构造与合成管线，涵盖截图、控件树、页面状态、操作动作、多步轨迹、执行结果及失败恢复等数据，支持桌面、Web、移动端及专业软件等多种环境，实现大规模、高质量训练数据的自动化生产
与算法、评测团队紧密协作，深入理解模型训练、后训练及评测数据需求，将 GUI理解、控件定位、动作规划、多步执行、错误恢复等需求转化为清晰的数据格式定义、标注规范、示例库及验收标准，并持续迭代优化
开发数据质量保障工具链，包括自动化校验脚本、可视化 Debug 工具和持续集成流水线，确保数据在图像清晰度、控件准确性、状态完整性、动作合法性、轨迹一致性、结果正确性及任务可复现性等方面满足质量标准
搭建和维护数据标注平台及众包管理工具，支持内部标注团队、外包供应商及自动化标注的协同，建立金标、抽检、复审、争议仲裁和版本管理机制，平衡数据生产的质量、效率与成本
承接模型评测及线上 BadCase，对错点、漏步、循环操作、错误停止、越权操作和失败后不可恢复等问题进行归因分析，设计成功与失败对比、纠错、偏好及恢复数据方案，推动模型效果持续改进
建立 GUI 数据安全与合规机制，协同安全、法务和工程团队，落实数据采集授权、屏幕内容脱敏、账号隔离、个人信息清洗及高风险操作审计等要求，确保数据生产全链路安全合规
跟踪业界前沿 GUI Agent 评测集（如 MobileWorld、AndroidDaily、OSWorld 等），构建内部复杂 GUI 轨迹评测数据，并探索基于模仿学习、强化学习、过程监督等方向的数据需求，持续提升数据对模型能力的支撑效果
优先资格
有 GUI 自动化、RPA、浏览器/移动端自动化测试或数据标注平台开发经验
有自动化质量监控和 CI/CD 经验
有数据安全与隐私合规处理经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于前沿技术领域：直接参与GUI Agent这一AI热点方向的数据基础设施建设，技术成长天花板高
- 综合能力锻炼：工作涉及工程开发、数据科学、平台搭建、项目管理和跨团队协调，是全方位的技术实践
- 跨团队协调复杂度高：需要与算法、评测、安全、法务、供应商等多方协同，对沟通和项目管理能力要求高
- 技术快速迭代：GUI Agent领域发展迅速，需要持续跟踪业界最新评测标准和技术方向，保持学习
- 适合具备扎实数据工程与自动化背景，对AI应用落地有热情，并善于在复杂技术生态中进行沟通协调的求职者
缺点 / 挑战
- 平台资源丰富：在阿里巴巴这样的大型平台，能接触到海量的场景、复杂的工程挑战和顶尖的协作团队
- 质量与合规压力：数据的质量、安全和合规是硬性要求，需要建立严谨的流程并应对严格的审查
角色解读
- 技术专家路线：可深入GUI Agent数据工程领域，成为自动化数据管线、数据质量或数据安全方向的专家，引领复杂数据系统的设计与优化
- 管理路线：随着项目规模扩大，可逐步承担团队管理职责，负责数据团队或相关平台的规划与建设
- 业务融合路线：可向AI产品经理或算法数据方向拓展，更深入地理解业务需求，将数据工程与模型能力、产品落地紧密结合
- 设计并实现用于训练AI模型的GUI交互数据的自动化生成流水线，覆盖截图、控件树、操作轨迹等多种数据形式
- 搭建并维护数据标注平台和质量保障工具链，确保生产出的训练数据在准确性、一致性和合规性上达标
- 深度参与模型评测与BadCase分析，通过设计特定的数据方案（如纠错、恢复数据）来针对性改进模型表现
- 与算法、安全、法务等多个团队协作，确保数据项目从需求到交付的全链路顺畅与合规
- 扎实的Python或Java工程能力，能独立开发数据生成、处理和校验工具
- 熟练掌握GUI自动化技术，如Appium、Selenium、Playwright及对DOM、无障碍树的理解
- 清晰的数据质量意识，具备使用SQL、Pandas进行数据分析、质量监控和问题归因的能力
- 对机器学习数据流程有实际理解，了解数据标注、合成、增强等概念，并能进行跨团队沟通协作
申请策略
- 深入理解阿里巴巴在AI特别是智能体（Agent）方向的战略布局，思考数据工程在其中扮演的角色
- 在面试中展现你对“数据驱动模型改进”这一闭环的深刻理解，不仅仅是完成数据任务，更要体现业务思维
- 可以准备一个自己主导的、解决过实际数据质量问题的案例，完整讲述从问题发现、分析、方案设计到解决的过程
- 重点突出使用Python/Java开发数据工具链或自动化平台的项目经验，最好能体现端到端的设计和实现
- 详细描述涉及GUI自动化（如Appium/Selenium）、数据质量监控或大规模数据流水线的具体案例
- 强调与不同角色（如算法、测试、产品）协作推动项目落地的经验，以及处理数据合规问题的经历
- 提及对机器学习数据需求的理解，如有数据标注、合成或参与模型迭代的经验会是加分项
- 深入学习和实践最新的GUI自动化测试框架（如Playwright）和浏览器扩展/插件开发技术
面试指南
- 对于技术深度问题，采用“背景-设计-实现-挑战-结果”的结构，重点突出你的技术选型和解决复杂问题的能力
- 对于流程和方法问题，强调你的系统化思考和质量意识，可以借助具体指标（如准确率、覆盖率）和工具（如自动化脚本、看板）来具体说明
- 对于协作类问题，展现你的沟通同理心和推动能力，说明你如何理解各方诉求、建立共同目标并找到双赢方案
- 请描述一个你设计过的复杂数据生成或处理流水线，遇到的最大技术挑战是什么？如何解决的？
- 如何保证GUI数据在采集、合成和清洗过程中的质量和一致性？你会设计哪些校验规则或工具？
- 当模型评测团队反馈一批BadCase时，你会如何分析这些问题，并设计出有效的数据改进方案？
- 在数据标注项目中，如何平衡数据质量、标注效率和成本？你如何管理内部团队与外包供应商？
- 如果数据需求方（算法团队）和需求方（如法务团队）在数据使用合规性上提出冲突要求，你会如何协调处理？
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活55
使命价值65
薪资福利
85较高
该职位提供具有竞争力的薪资和典型的大型科技公司福利体系，对追求经济回报和稳定性的求职者有较强吸引力。
薪资信号市场水准 (25K-45K/月)
成长发展
95较高
该职位深度参与前沿AI领域（GUI Agent）的核心数据建设，技术栈先进，成长空间广阔，能极大锻炼综合工程与项目能力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GUI Agent、数据合成、Appium、Selenium、Playwright、数据质量、强化学习、模仿学习
成长机会持续迭代优化、推动模型效果持续改进、持续提升数据对模型能力的支撑效果
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
工作地点为杭州，但JD未明确办公模式和WLB信号。岗位涉及跨团队协作和复杂项目交付，工作强度可能不低，生活节奏需关注。
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
65中等
从事的是支撑前沿AI发展的基础性数据工作，具有技术探索价值，但JD未突出明确的社会使命或行业变革愿景。
行业发展新兴领域（暂难判断）
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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