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业务技术-AI应用研发工程师-直播技术（数据研发）
业务技术-AI应用研发工程师-直播技术（数据研发）
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Ai应用研发
Etl开发
Python/Java
大模型应用
数据仓库
机器学习
海量数据处理
跨团队协作
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
高薪前沿技术岗，侧重AI落地与数据工程，工作强度大但成长极快
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
3.5万
比AI算法中位数低
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 4630 个在招 · 其中AI算法 24 个
市场机会
选择适中
杭州 · AI算法 · 21 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于淘天集团直播技术团队，主要负责面向业务场景的AI应用研发与工程化落地
你需要结合数据仓库背景（2年以上），利用大数据开发及AI/大模型技术，构建数据处理、模型集成及服务接口体系，解决复杂业务问题并提升应用体验
最低要求
从事数据仓库领域2年以上，熟悉数据仓库模型设计与ETL开发，有海量数据处理经验
计算机、软件工程、人工智能、数学、统计学等相关专业本科及以上学历，具备扎实的软件工程、数据结构与算法基础
熟悉主流编程语言，具备大数据开发经验，了解机器学习、深度学习或大模型应用等常见技术范式，具备模型接入、数据处理、效果调优等相关经验
具备较强的问题分析与跨团队沟通能力，能够独立推进复杂任务落地，对业务结果负责
保持学习热情，适应快速迭代节奏，具备良好的协作意识和抗压能力
工作职责
负责面向业务场景的AI应用研发与工程化落地，参与需求分析、方案设计、核心模块开发及效果优化，完善全链路端到端R2C流程
负责构建AI应用相关的数据处理、模型集成、服务接口及效果评估体系，与产品、算法、数据、业务等团队协同，持续提升应用体验与业务价值
跟进AI技术与工程实践的发展，结合业务需求开展技术预研和方案创新，沉淀可复用的技术组件与最佳实践，支撑复杂业务问题的高效解决
优先资格
有电商或者渠道领域数据建设经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 背靠阿里淘天集团，接触海量真实业务数据和高并发场景
- AI应用研发是行业热点，技术成长空间大
- 业务迭代极快，需要极强的抗压能力和快速响应能力
- 适合有数仓背景且对AI技术充满热情，渴望在大型平台解决复杂工程问题的中高级开发者
缺点 / 挑战
- 需兼顾算法效果与工程稳定性，挑战较大
角色解读
- 向AI架构师、高级技术专家方向发展，或在业务侧转型为懂技术的业务负责人
- 将AI大模型等技术落地到直播业务场景中，进行从数据清洗到模型部署的全链路开发
- 扎实的数仓与ETL功底，熟悉主流AI框架与大模型应用开发，具备优秀的工程化落地能力
申请策略
- 强调你的工程化思维，不仅仅是调用API，而是如何构建稳定、高效的服务体系
- 突出数据仓库项目经验，特别是海量数据处理案例
- 展示AI模型接入、微调或应用的完整闭环项目
- 补充大语言模型（LLM）在实际业务中的应用案例，如Prompt工程、RAG架构等
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目，重点突出技术选型的理由、遇到的坑及解决方案、最终的业务收益
- 请介绍一个你主导的AI应用落地项目，遇到的最大技术难点是什么？
- 如何处理大规模数据下的模型推理延迟问题？
- 在数据仓库建设中，如何保证数据的一致性和实时性？
- 复习数据仓库经典理论（维度建模），准备1-2个深入的技术细节案例，了解当前大模型在电商领域的最新应用趋势
职位点评
薪资福利85
成长发展90
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，提供具有竞争力的薪酬包（含股票/期权），福利体系完善，满足度高。
薪资信号偏高 (2.5千–4.5万/月)
成长发展
90较高
岗位涉及前沿的大模型应用与AI工程化，技术栈先进，能接触到行业顶尖的技术实践。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI应用研发、大模型、机器学习、深度学习、数据仓库、ETL
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂通常工作节奏快、压力大，JD提及'适应快速迭代节奏'和'抗压能力'，暗示高强度工作。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
70中等
通过技术手段提升电商直播体验，促进商业繁荣，具有一定的社会和经济价值。
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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