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ATH-AI创新事业部-Agent 数据研发（AI 产品数仓方向）-Qoder
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发布于 2 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
Dataworks
Etl
Maxcompute
Odps
Sql
成本治理
数据仓库
数据分析
维度建模
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
阿里核心AI数据岗，技术前沿、薪资优厚、成长空间大，但工作强度可能较高。
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
4.0万
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 4820 个在招 · 其中数据工程 78 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 数据工程 · 约 120 个在招
职位详情
关于这个职位
负责构建AI驱动编程产品的统一数仓，基于ODPS/DataWorks进行分层建模与链路治理
通过SQL/Python处理海量调用明细，定义指标口径并建立成本核算体系，为产品决策、定价及降本提供可信的数据资产与分析洞察
最低要求
本科及以上学历，计算机科学、软件工程、统计学或相关专业
年以上数据研发或数据分析经验，独立扛过从口径定义到数据交付的完整链路
数据平台：有ODPS/MaxCompute与DataWorks的生产经验，能独立完成建模、调度配置、依赖治理与性能优化
SQL精通，能处理大规模明细的口径实现与性能问题
Python熟练，能独立完成数据加工、校验与分析脚本，并长期维护生产链路
数仓方法论：熟悉维度建模与分层设计，能权衡范式与冗余、增量与全量、时效与计算成本
理解一致性维度、缓慢变化维等常见问题并在项目中做取舍
分析洞察：能提出假设并用数据验证，做分层对比与归因
会核对指标分母与统计范围，不拿代理指标当结论
能把结论写成业务方能执行的建议
跨团队推动与表达：能把口径与规范收敛成文档、模板和工具，让业务方愿意用
有推动标准或项目落地的经历，对横向工作的慢反馈有耐心
工作职责
产品数仓建设：以ODPS/MaxCompute + DataWorks为底座，建设产品级统一数仓，完成分层建模、维度与事实表设计、分区与调度依赖治理，覆盖用量、模型调用、成本等领域
数据链路与质量：建设稳定高效的数据加工链路，解决大规模明细的性能与计算成本问题，定义新鲜度与可用性基线
建设覆盖率、漏采、重复与异常波动的主动校验和告警
指标口径与数据服务：定义并维护统一指标口径与口径文档，处理跨域口径冲突
以视图、接口与自助取数（含Agent取数）交付业务方，收敛人肉取数与重复口径
数据洞察与分析：围绕用量、用户行为、模型调用与功能效果做分析与归因，回答变化由什么引起，输出可执行的结论
成本治理：定义模型调用与云资源成本的权威口径（缓存计费、折扣、活动补贴、公摊），分摊到产品线、团队与功能
建设成本可视化与治理闭环
成本优化：围绕模型选型与路由、错峰与折扣、资源复用做测算与优先级排序，推动落地并验证单位成本下降
为定价、套餐与毛利提供成本测算
优先资格
有成本、计费或用量类数据建设经验，熟悉token计费、缓存计费、折扣与活动补贴、云资源与GPU成本等口径
有成本分摊与经营分析经验，支撑过定价、毛利或降本决策，并推动落地、验证过效果
有数据质量体系从0到1的建设经验（覆盖率、漏采、口径漂移校验），并被其他域复用
有AI Agent/LLM在数据场景的落地经验，如自助取数、口径校验、异常巡检
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI+Coding前沿赛道，接触海量真实用户数据和最新技术栈
- 直接参与核心业务（成本治理、定价），工作成果对商业价值影响直观可见
- 团队氛围开放，鼓励创新和尝试新点子，有利于职业成长
- 跨部门协作多，口径收敛和规范推广需要较强的沟通技巧和耐心
- AI领域变化快，需要持续学习新技术和新方法，保持敏锐度
- 作为内部支撑角色，可能需要面对业务方对数据需求的快速变化和不确定性
缺点 / 挑战
- 阿里平台资源丰富，技术挑战大，对个人工程能力和数据思维提升显著
- 数据规模巨大，性能优化和成本控制压力大，需要极强的工程落地能力
- 适合喜欢挑战大数据难题、对AI行业充满热情、具备扎实技术功底且善于跨团队协作的中高级数据研发人员
角色解读
- 成为AI数据领域的专家，深耕大模型成本治理与效能分析方向
- 向数据架构师发展，负责更广泛的数据平台规划和治理
- 转向数据产品经理或业务分析负责人，主导数据驱动的产品决策
- 基于ODPS/DataWorks构建和维护AI编程产品的统一数据仓库，负责分层建模和数据链路治理
- 定义并维护核心业务指标（用量、成本、调用量）的口径，确保数据的一致性和准确性
- 深入分析数据，识别成本异常和优化机会，为产品定价和资源调度提供数据支持
- 推动数据质量体系建设，包括覆盖率监控、异常告警和数据血缘管理
- 精通SQL和Python，具备大规模数据处理和性能优化能力
- 熟练掌握阿里云ODPS/MaxCompute和DataWorks平台，有实际生产环境建模经验
- 扎实的数仓理论基础，熟悉维度建模、缓慢变化维等概念及权衡策略
- 良好的业务洞察力，能将复杂的技术数据转化为可执行的业务建议
申请策略
- 了解阿里价值观和文化，面试中体现‘皮实’和‘拥抱变化’的特质
- 提前研究阿里数据平台生态，展现对ODPS/DataWorks的深度理解
- 准备关于‘如何平衡数据时效性与计算成本’的典型面试题答案
- 突出ODPS/DataWorks大型项目经验，强调建模规范和性能优化成果
- 展示从0到1搭建数据链路或质量体系的案例，体现闭环思维能力
- 列举通过数据分析驱动成本降低或业务增长的具体案例，量化贡献
- 强调SQL/Python在复杂场景下的应用深度，以及解决疑难问题的经验
- 深入学习大模型Token计费逻辑和GPU资源成本结构
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出个人在其中的具体贡献和技术难点突破
- 结构化思维：先讲背景和目标，再分步骤阐述技术方案，最后用数据量化成果
- 业务导向：始终将技术实现与业务价值（如降本、增效、决策支持）联系起来
- 反思与总结：提及遇到的挑战和后续改进空间，展现持续学习和复盘能力
- 请分享一个你使用ODPS/DataWorks解决大规模数据性能瓶颈的案例
- 在设计数仓时，你是如何处理缓慢变化维（SCD）的？为什么选择这种方案？
- 如何定义和监控数据质量？请举例说明你建立的主动校验机制
- 如果业务方提出的指标口径与其他团队冲突，你会如何协调和处理？
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值75
薪资福利
85较高
阿里作为上市巨头，薪资水平处于市场高位，且通常包含股票期权和完善的福利体系，对补偿性动机满足度较高。
薪资信号偏高 (3.0千–5.0万/月)
成长发展
90较高
岗位处于AI前沿领域，涉及大量新技术应用和复杂数据场景，对个人技术成长和视野拓展极具价值。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LLM、ODPS、MaxCompute、DataWorks、Python、SQL
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂通常工作强度较大，JD未提及弹性工作制或不加班，推测为常规高强度工作节奏。
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
75中等
致力于构建AI驱动的编程新范式，推动软件开发效率提升，具有一定的社会价值和行业影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号构建一个由AI驱动的全新编程范式、让代码被理解、推理和共创
创新程度开拓性创新（行业首创）
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