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离线数据系统研发工程师
离线数据系统研发工程师
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
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全职员工
仅现场办公
学历未注明
数据工程
大数据
数据处理
AI 估算 · 25k–45k
大厂核心数据工程岗，技术栈前沿，薪资具有市场竞争力，通常16薪。
职位详情
关于这个职位
该职位是阿里巴巴智能信息事业群下的数据系统研发工程师，主要负责构建和维护离线数据处理系统，支持大模型训练语料和AI搜索业务的数据供给
你将接触前沿的大数据技术和分布式平台，参与海量网页、文档、图片等内容的采集、处理与标注，是AI应用落地的关键技术支撑
适合对大数据和AI基础设施感兴趣、动手能力强的同学
最低要求
有强的动手能力和学习能力，熟悉一门数据处理语言，如JAVA、Python、C++，熟悉unix或者linux操作
具备扎实的专业基础，良好的沟通能力和团队合作，主动积极，乐于面对挑战
工作职责
参与内容数据的采集、存储及处理，支持大模型训练语料及AI搜索业务数据供给
接触世界领先的大数据处理与应用的技术和平台，获得大数据浪潮之巅的各类大牛的指导
加入业界最先进的文本及多模态大模型的训练和Agent应用相关的项目
优先资格
有参与过网页、文档、图片、音视频等各类内容数据的采集、处理、标注、可视化等相关项目更好
对Hadoop、Hbase、Flink、Kafka、Spark、Redis等分布式平台和中间件有一定的理解更好
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 阿里巴巴平台大，技术积累深厚，能接触到业界最先进的大数据技术和AI应用场景
- 职业发展路径清晰，内部培训资源丰富，有大牛指导，成长速度快
- 对动手能力和问题解决能力要求高，需要独立处理各种数据工程难题
缺点 / 挑战
- 团队专注于智能信息事业群，产品覆盖广，数据量巨大，技术挑战性强
- 工作强度和压力可能较大，需要快速学习和适应复杂的技术栈
- 适合具备扎实编程基础、对大数据和AI基础设施有浓厚兴趣、乐于挑战技术难题的同学
角色解读
- 向大数据架构师方向发展，深入掌握大规模数据处理系统的设计与优化
- 结合AI业务，转型为机器学习工程或AI基础设施专家，参与更前沿的模型训练与部署
- 在阿里巴巴内部有清晰的职级晋升通道，从P5/P6到P7/P8，逐步承担更大范围的技术影响力
- 负责离线数据系统的研发，包括数据采集、存储、处理等环节，确保数据稳定高效供给
- 参与大模型训练语料和AI搜索业务的数据管道建设，优化数据处理流程
- 使用Hadoop、Spark、Flink等分布式框架处理海量数据，支持业务分析需求
- 熟练掌握至少一种编程语言（Java、Python、C++），具备扎实的编码能力
- 熟悉Linux/Unix环境，能够进行系统级调试和性能优化
- 了解分布式系统原理，对Hadoop、HBase、Flink、Kafka等组件有实际使用经验
申请策略
- 在简历中突出与AI/大模型相关的数据工作，如语料准备、数据清洗等
- 准备面试时，重点复习大数据组件的原理和调优，以及算法与数据结构基础
- 突出数据处理相关项目经验，尤其是大规模数据采集、处理、标注或可视化项目
- 强调编程语言（Java/Python/C++）和Linux系统使用能力，可附上GitHub链接
- 展示对分布式系统（Hadoop、Spark、Flink等）的理解，即使只是课程项目也值得提及
- 如果对分布式组件不熟悉，可以快速学习Hadoop、Spark、Flink的官方文档并动手实践
- 补充数据仓库和数据建模知识，了解离线数仓分层设计
面试指南
- 对于项目类问题，使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出技术细节和量化成果
- 对于技术原理问题，先解释基本概念，再结合实际场景说明优缺点，最后给出优化方案
- 请描述你参与过的数据处理项目，包括架构设计和遇到的挑战
- Hadoop和Spark的区别是什么？在什么场景下选择哪个？
- 如何处理数据倾斜问题？请举例说明
- 给定一个日志文件，如何设计一个实时计算Top K的流程？
- 谈谈你对大模型训练数据管道的理解
- 复习大数据常用组件的原理和API，如HDFS读写、MapReduce、Spark RDD/DataFrame、Flink流处理
职位点评
73
综合评分
大厂前沿技术岗，技术栈新、成长快，但工作强度大。
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
更适合追求技术成长和职业发展、能承受一定工作强度的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
80较高
阿里巴巴提供具有竞争力的薪资和福利，上市大厂稳定，补偿性动机满足度较高。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
90较高
技术栈前沿（大模型、大数据），有导师指导，内部晋升通道明确，发展性动机满足度很高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、多模态、AI、Hadoop、Spark、Flink、Kafka
成长机会各类大牛的指导
业务类型profit_center
工作生活
40较低
仅现场办公，且阿里通常工作强度较大，生活化动机满足度偏低。
工作模式仅现场办公
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
70中等
AI应用赛道高速增长，产品覆盖7亿用户，有一定社会影响力，但未明确提及使命感。
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
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