阿里巴巴
数据基础及产品部-RL Data 工程师-work（数据构造）
数据基础及产品部-RL Data 工程师-work（数据构造）
发布于 大约 9 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据工程
Grpo
Llm
Ppo
Rl
Rubric
Verifier
容器化
数据管线
AI 估算 · 35k–60k
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于阿里巴巴数据基础及产品部，核心职责是构建RL（强化学习）训练所需的数据生产管线
你将负责从0到1设计合成训练实例，搭建Agent运行环境和rollout数据采集流水线，并建设数据质量评估体系（Verifier/Rubric），与算法团队紧密协作，驱动数据、训练、评测的持续迭代闭环
这是一个技术深度强、与前沿大模型训练紧密相关的核心岗位
最低要求
了解 RL 基本原理：理解 Reward Modeling 的基本原理及 Reward 信号设计对 RL 训练（PPO/GRPO 等）的影响，能从训练视角判断什么样的 Instance 是有效数据，并据此设计能力覆盖与难度分布
具备从 0 到 1 的合成生产能力：熟练使用 Python，能独立完成任务定义、容器化环境构建与参数化批量合成，有搭建端到端数据产线的工程经验，保障数据生产的规模化与可复现
动手能力强：熟悉主流 harness/agent 框架，能独立搭建 Agent 并批量采集 rollout 轨迹，能对多轮工具调用、代码执行等复杂轨迹识别行为模式与失败模式
具备 Verifier/Rubric 设计能力：能将模糊的质量目标拆解为可量化的 Verifier 与多维度打分 Rubric，具备识别和应对 Reward Hacking 的判断力
工作职责
从 0 到 1 生产合成 RL Instance：围绕种子任务构建完整 Instance（任务描述、运行环境、输入资产、评测钩子），通过参数化模板实现批量合成与自动校验，保证 Instance 的正确性、完整性与可复现性，作为 rollout 数据生产的起点
搭建 Agent 与 rollout 产线：基于主流 harness/agent 框架搭建 Agent 运行环境，端到端跑通轨迹采样、自动校验、质量过滤的生产 Pipeline，对 rollout 结果做预校验与失败模式分析，保障进入训练的数据可信、可追溯
建设 Verifier 与 Rubric：将模糊的质量目标拆解为可量化的 Verifier 和多维度打分 Rubric，与领域专家、标注团队以人机协作方式完成标注与校准，持续迭代以应对 Reward Hacking，确保评估信号与训练目标对齐
对接算法侧形成闭环：与算法/训练团队紧密配合，将模型效果反馈转化为数据策略调整（任务难度、Reward 信号、标注规范等），驱动“数据 → 训练 → 评测”持续迭代
优先资格
加分项：有办公、数据分析、金融、法律、医疗等 Cowork 场景任务的深度经验者优先
对 LLM、AGI 感兴趣，践行 AI Native 工作范式者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于大模型与强化学习的最前沿，技术含量高，能快速积累稀缺的RL数据工程经验
- 阿里巴巴平台大，数据资源丰富，有大量实际业务场景可实践，对个人成长帮助巨大
- 薪资待遇优厚，职业发展路径清晰，无论是技术深度还是广度都有广阔空间
- 岗位要求极高，需要同时具备RL理论、工程实现和数据处理能力，学习曲线陡峭
- 工作内容涉及从0到1的构建，需要较强的自驱力和解决复杂问题的能力
缺点 / 挑战
- 作为大厂核心部门，工作节奏可能较快，对交付质量和效率有较高要求
- 适合对强化学习和大模型技术有强烈热情，具备扎实工程能力，喜欢挑战和解决复杂问题，并希望在AI前沿领域深耕的工程师
角色解读
- 在数据工程领域深耕，成为RL数据生产与质量保障的专家
- 横向拓展至算法团队，转型为强化学习算法工程师或研究员
- 纵向晋升为技术Leader，负责整个数据生产团队或平台的建设与管理
- 设计并生产用于强化学习训练的高质量合成数据，包括任务定义、环境构建和批量生成
- 搭建和维护Agent运行环境及rollout数据采集流水线，确保数据生产的规模化与可复现性
- 构建数据质量评估体系，设计Verifier和Rubric，并参与标注与校准工作
- 与算法团队紧密协作，根据模型训练反馈持续优化数据策略，形成数据-训练-评测的闭环
- 扎实的Python编程能力，熟悉容器化技术（如Docker）和参数化数据合成方法
- 深入理解RL原理，特别是Reward Modeling和PPO/GRPO等训练算法
- 熟悉主流Agent框架和harness工具，具备搭建和调试Agent环境的能力
- 具备将模糊目标拆解为可量化评估标准的能力，并了解Reward Hacking的应对策略
申请策略
- 在申请时，可以准备一个关于你如何设计数据生产管线或解决数据质量问题的案例，展示你的项目经验
- 了解阿里巴巴在AI大模型方面的布局和业务方向，在面试中展现你对公司业务的思考
- 重点突出你在RL、Reward Modeling或相关领域的项目经验，特别是涉及PPO/GRPO等算法的实践
- 强调你的Python工程能力，尤其是构建数据管线、容器化、自动化脚本等经验
- 如果有搭建Agent或使用相关框架（如LangChain、AutoGen等）的经验，务必详细描述
- 展示你如何将模糊的业务目标转化为可量化、可执行的技术方案，体现你的结构化思维能力
- 系统学习强化学习原理，特别是Reward Model的设计与训练，并动手实践PPO/GRPO算法
- 熟悉主流Agent框架和harness工具，尝试搭建一个简单的Agent并采集其运行轨迹
面试指南
- 回答问题时，建议采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）来组织你的项目经验，突出你的思考过程和解决问题的能力
- 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合你的实践经验，最后提出你的见解或优化思路
- 请详细介绍一下你过去负责的数据管线项目，包括架构设计、数据质量保障和遇到的挑战
- 谈谈你对Reward Modeling的理解，以及如何设计一个有效的Reward Model来避免Reward Hacking？
- 你如何理解RL训练中数据质量的重要性？请举例说明如何评估一个RL Instance的质量
- 如果让你从0到1搭建一个Agent数据采集产线，你会如何设计？
- 你对PPO和GRPO算法有什么理解？它们在数据需求上有何不同？
- 复习强化学习基础知识，特别是PPO、GRPO、Reward Model等核心概念
职位点评
80
综合评分
阿里核心数据团队，前沿RL技术栈，薪资优厚，成长空间巨大，但工作强度可能较大。
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。
更适合这类人
该职位最适合那些追求技术前沿、渴望在AI领域快速成长，并愿意接受高强度挑战的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展95
工作生活50
使命价值80
薪资福利
85较高
阿里巴巴作为行业巨头，提供具有竞争力的薪酬和福利，该岗位属于核心数据团队，薪资水平在市场上处于领先地位。
薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）
成长发展
95较高
该职位处于大模型与强化学习的最前沿，技术挑战大，能接触到最先进的技术和业务场景，个人成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈RL、PPO、GRPO、Agent、LLM、Reward Modeling
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在杭州，需要现场办公。作为大厂核心岗位，工作强度可能较大，但具体工作节奏未在JD中明确。
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
80较高
该职位直接参与推动大模型技术发展，对AI行业有重要影响，能带来较强的技术成就感和使命感。
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
Watch Jobs