阿里巴巴
数据挖掘工程师
数据挖掘工程师
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 广州市
初级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
数据分析与科学
Sql
数据分析
数据挖掘
机器学习
分布式平台
AI 估算 · 20k–40k
阿里智能信息事业群，大数据核心岗位，薪资具有竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位负责阿里巴巴智能信息事业群的数据挖掘与算法设计，使用 Python/R 等工具构建机器学习模型，处理 EB 级大数据
你将参与大数据产品的研发，通过数据分析洞察商业机会，推动数据商业化
适合对大数据和 AI 有热情、喜欢解决复杂问题的技术人才
最低要求
有强的动手能力和学习能力，熟悉一门数据科学语言，如 Python、R、SQL、Java、Perl 等，或熟悉 Unix 或者 Linux 操作
具备扎实的专业基础和数理逻辑，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
接触和使用先进的机器学习的框架和统计方法设计方案，解决业务中的从未被解决过的问题
通过 Python/R 等流行的语言编写高效的机器学习算法，参与阿里巴巴集团智能信息事业群大数据体系的模型设计、开发、维护，通过元数据、质量体系有效的管理和组织 EB 级的数据
参与阿里巴巴集团智能信息事业群大数据产品的研发，发挥商业 Sense，通过数据分析和算法来洞察数据背后的机会，探索大数据商业化，释放大数据的价值
优先资格
有参与过数据处理、分析、挖掘、算法等相关项目更好
有大数据操作的实际经验，对 Hadoop、Hive、Hbase 等分布式平台有一定的理解更好
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 阿里巴巴平台，接触海量数据和先进技术
- 团队聚焦 AI 应用，技术氛围浓厚
- 工作强度较大，可能出现加班
- 技术迭代快，需要持续学习
- 跨部门协作多，沟通成本高
- 适合对数据挖掘和机器学习有浓厚兴趣，乐于解决复杂问题，具备较强自驱力的技术人才
缺点 / 挑战
- 职位有挑战性，能提升实战能力
角色解读
- 技术路线：向高级数据科学家或算法专家发展
- 业务路线：参与产品商业化，成长为数据产品经理或业务分析师
- 管理路线：带领团队负责数据挖掘项目
- 设计和实现机器学习算法，解决业务中的复杂问题
- 参与大数据平台的数据模型开发与维护，管理 EB 级数据
- 利用数据分析和算法洞察商业机会，推动大数据商业化
- 精通 Python/R 等数据科学语言，熟悉 SQL
- 扎实的统计学和机器学习基础
- 熟悉分布式计算框架如 Hadoop、Hive
- 良好的逻辑思维和沟通能力
申请策略
- 关注阿里智能信息事业群的产品方向
- 准备数据分析案例面试
- 突出数据挖掘项目经验，展示具体成果
- 强调编程能力和工具掌握（Python, Hadoop 等）
- 体现算法理解，如模型优化
- 深入学习机器学习算法原理
- 实践大数据平台操作
- 提升 SQL 和数据处理效率
面试指南
- 使用 STAR 法则描述项目：背景、任务、行动、结果
- 从数据预处理、模型选择、评估指标等方面回答技术问题
- 结合实际经验，展示解决问题的能力
- 介绍一个你做过最成功的机器学习项目
- 如何处理大规模数据不平衡问题？
- SQL 如何优化慢查询？
- 如何评价一个分类模型的好坏？
- 对分布式计算框架的理解
职位点评
72
综合评分
阿里智能信息事业群数据挖掘岗，前沿技术栈，薪资优厚，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
适合追求技术成长和职业发展的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
阿里巴巴作为上市巨头，薪资福利有竞争力，但 JD 未具体说明薪资和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：20K-40K/月）
成长发展
85较高
岗位涉及前沿的 AI 和大数据技术，有大量学习和成长机会，但未明确提及晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、R、Hadoop、Hive、Hbase、机器学习
成长机会大牛指导
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作模式为现场办公，地点在城市核心区，但未提及弹性工作或 WLB，互联网企业通常加班较多。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
行业属于高速增长的 AI 赛道，但岗位社会影响力一般，创新程度高。
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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