阿里巴巴
晓天衡宇-领域交付主管-LLM方向
晓天衡宇-领域交付主管-LLM方向
发布于 3 小时前基层主管/组长
全职员工仅现场办公数据工程
数据工程
Llm
Rlhf
大模型算法
数据工程
数据管线
数据质量评估
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
阿里核心AI数据管线专家岗，技术栈前沿、发展路径清晰，薪酬竞争力强，但工作节奏与WLB未明确保障
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
8.8万
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 3760 个在招 · 其中数据工程 66 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 数据工程 · 约 100 个在招
职位详情
关于这个职位
负责基于大语言模型（LLM）与智能体（Agent）的数据生产管线架构设计与落地，深度参与垂直领域数据全生命周期管理
通过构建自动化数据生产流程、设计多维质量评估体系与人工质检逻辑，量化提升数据产能与质量，反哺模型迭代，并主导相关技术规范与团队赋能
最低要求
基础学科或计算机相关专业博士毕业
具备5年以上行业相关经验，3年以上AI数据工程、大模型算法或数据产品相关经验
对大语言模型（LLM）的预训练、SFT、RLHF/RLAIF等全链路有较深理解
熟悉Agent核心架构（任务规划、工具调用、多Agent协同、长期记忆等），能够结合专业领域设计并主导基于LLM/Agent的下一代自动化数据生产管线（Data Pipeline）架构
具备行业顶级的数据审美与质量把控能力，能够独立主导构建多维度、高复杂度的数据评估Rubric与人工质检逻辑
具备极强的跨团队技术赋能与标准输出能力
工作职责
LLM领域知识&Agent驱动的数据产线赋能，深度参与LLM领域数据生产全生命周期，作为领域专家完成任务定义、分类体系搭建及试生产验证
与产线算法配合，设计并开发基于LLM/Agent的数据生产管线，提升数据生产产能
主导作业专家/人员培训规范的设计、人工质检的逻辑设计，构建多维度评估Rubric
将业务需求、领域模型能力迭代需求持续转译，变成可提前储备的数据生产需求
通过实验设计与数据分析，量化数据质量、提升产能，反哺合成策略与产线流程的持续迭代
优先资格
在业界有较高知名度，在某些垂直领域（如金融、医疗、法律、自动驾驶等）拥有深厚的行业Know-how与高质量数据资产沉淀经验，主导过行业级数据飞轮构建或现象级AI数据产品落地者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦大模型与Agent前沿赛道，技术栈领先且业务价值高
- 平台资源雄厚，可接触海量真实业务场景与顶级数据资产
- 具备极强的技术赋能属性，易积累行业影响力
- 对博士学历与5年以上高阶经验要求严苛，竞争门槛极高
- 数据质量与产能指标量化要求高，容错率低
- 适合具备扎实学术背景或头部大厂AI数据经验的资深从业者，追求技术深度与业务落地结合，且擅长跨团队协作与标准制定的专家型人才
缺点 / 挑战
- 需同时兼顾技术架构设计与团队标准输出，跨部门协调与落地压力较大
角色解读
- 可向首席数据科学家、AI数据平台负责人或大模型领域技术专家方向发展
- 随着AI数据基础设施重要性提升，该岗位在头部科技企业中的战略地位将持续增强
- 负责LLM垂直领域数据生产管线的架构设计与落地，打通从需求定义到数据质检的全流程
- 主导基于Agent的自动化数据生产工具开发，提升数据产能与质量
- 制定领域数据标准与评估体系，赋能内部专家团队与跨部门协作
- 精通大语言模型（LLM）全链路训练机制（预训练/SFT/RLHF）及Agent核心架构
- 具备深厚的垂直领域专业知识与高质量数据资产构建经验
- 掌握数据管线开发、实验设计及多维数据质量评估方法
申请策略
- 提前调研团队的业务侧重，准备针对垂直领域数据痛点的具体解决方案案例
- 面试时重点展现技术架构思维与标准化输出能力
- 突出博士研究方向与大模型/Agent项目的直接关联，量化展示数据管线建设成果（如产能提升比例、质量指标改善）
- 详细列举垂直领域Know-how及主导的数据飞轮或标杆项目
- 强化对RLHF/RLAIF最新实践的理解，补充多Agent协同框架的工程化经验
- 提升数据可视化分析与实验设计能力
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答项目背景、目标、行动与结果
- 针对技术难题，先阐述问题本质，再分步骤说明数据收集、清洗、标注、评估的闭环设计，最后用量化指标证明效果
- 强调跨团队协同与标准制定的过程
- 请分享一个你主导的LLM数据生产管线从0到1落地的完整案例
- 如何设计多维度数据评估Rubric来平衡数据质量与生产效率？
- 面对Agent在多任务协同中的幻觉问题，你的数据侧优化策略是什么？
- 系统梳理个人在大模型数据工程领域的核心项目，准备详细的技术架构图与数据流转图
- 复习Agent核心机制与RLHF最新论文进展
职位点评
薪资福利82
成长发展92
工作生活45
使命价值78
薪资福利
82较高
该高阶技术岗位对标市场稀缺人才定价，薪酬包具备较强竞争力，但JD未明确具体薪资范围与福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：6.5千–11.0万/月）
成长发展
92较高
岗位深度绑定LLM与Agent前沿技术，提供接触行业级数据飞轮与现象级产品的机会，技术成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RLHF、RLAIF、Data Pipeline
业务类型profit_center
工作生活
45较低
JD未明确提及弹性工时或远程政策，高阶交付主管角色通常伴随较强的跨团队协同节奏与交付压力。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
78中等
致力于构建高质量AI数据基础设施，推动垂直领域大模型落地，具备显著的行业技术引领价值与应用潜力。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
阿里巴巴 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs