阿里巴巴
AI数据工程师
AI数据工程师
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市 / 北京市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
数据工程
Rag
Rlhf
数据工程
AI 估算 · 40k–70k
阿里作为互联网大厂，AI数据工程师属于高需求技术岗，薪资水平较高，结合北京/杭州一线城市，月薪中位数约5.5万，16薪。
职位详情
关于这个职位
作为阿里巴巴AI数据工程师，你将参与构建万亿级全模态数据处理引擎，负责数据寻源、标注、处理、合成到评测的全链路体系
你将与顶尖团队合作，运用大数据和AI技术，持续优化数据质量，推动基础模型能力提升，为千问、万相等模型提供高质量数据支撑
该岗位技术挑战大，成长空间广阔，适合对AI数据充满热情的技术专家
最低要求
基础条件
● 计算机、软件工程、数学、统计、人工智能、大数据、机器人等相关专业硕士/博士优先（非此类专业，有相关经验亦可）
● 有顶会论文/高影响项目/开源贡献者加分
专业能力
● 大数据处理技术：深入理解大规模分布式数据处理系统原理，熟悉Spark/Flink/Ray等开源技术栈
深入理解流批处理原理（计算模型、调度和资源管理、容错与一致性等）
可独立完成面向全模态数据的批流一体数据处理开发与优化
● 大模型技术的理解与掌握：深入理解大模型核心原理，包括Transformer架构、上下文学习（ICL）、指令微调（Instruction Tuning）、检索增强生成（RAG）及推理机制（如思维链CoT）等关键技术
熟悉大模型在预训练、监督微调（SFT）和强化学习对齐（RLHF/RLAIF）等阶段的数据需求与优化逻辑
● AI编程意识与工程思维：能持续快速学习AI研发新范式，熟练运用主流AI工具，独立完成从需求分析、架构设计到高质量代码实现的系统级开发任务，并确保代码的可维护性、可扩展性与工程规范性
● 跨学科、跨领域的理解：通过评测及数据驱动的方式提升模型的效果，结合对大模型及垂直领域的深度融合理解，能够设计面向领域的高质量评测集和数据集，针对基础模型短板设计相应的模型训练策略
● 工程与系统素养：能至少在一种主流编程语言（如 Java / Python / C++ 等）上有深度的实践经验，掌握常见工程实践并具备优秀的Coding能力
能力特质
● 好奇心：对AI有热情、对前沿技术与产品好奇
● 持续学习：能快速地学习、掌握新的知识与技术
● 沟通交流：能与其他人进行良好的沟通、交流，拓宽自身的视野与知识面
● 认真负责：有责任感，能确保工作完整的闭环、高质量的交付
工作职责
全模态数据处理：
● 参与研发万亿级数据规模的全模态数据处理引擎
● 通过设计高性能、可复用的数据处理算子，构建覆盖全生命周期的自动化数据生产pipeline
● 解决海量数据在清洗、脱敏及增强过程中的计算瓶颈，利用智能筛选与精准对齐算法交付极具竞争力的高质量训练集
● 持续优化全链路交付效能，确保数据质量与处理规模世界领先
大模型数据理解与资产体系建设：
● 参与全模态AI数据基础设施建设
负责设计支撑AGI演进的多模态语义标签标准与特征映射体系，通过构建先进的质量度量模型与内容理解框架，实现对海量3D、视频、音频等复杂数据的自动化精炼，精细化的数据理解体系加速AGI发展的科学性与高效性
● 构建核心AI数据战略资产体系
结合业务垂直场景与最前沿算法，深度参与海量数据的解析、挖掘与性能优化，驱动EB级全模态数据的深度解析与价值发现
通过全链路的智能处理与挖掘优化，将海量数据转化为高稀缺性和行业竞争壁垒的AI数据资产
领域全链路数据策略建设：
● 设计实现面向大模型细分领域的模型性能优化的全链路数据体系，涵盖评测体系设计、数据加工与数据合成链路、数据标注策略设计
● 深度理解大模型细分领域的技术点，实践“评测驱动”（Evaluation-Driven Development，EDD）的大模型迭代方法，确保千问、万相等基础模型能力持续处于世界领先水平
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 阿里巴巴平台大，技术资源丰富，能接触前沿AI技术，提升技术深度
- 岗位涉及全模态数据处理，是AI领域核心方向，发展前景广阔
- 薪资待遇优厚，福利完善，有股票期权等激励
- 技术难度高，需要持续学习，保持技术领先
- 岗位要求高，需要扎实的工程能力和大模型知识
缺点 / 挑战
- 工作强度大，可能需要加班，压力较大
- 适合对AI数据充满热情、具备扎实大数据和算法基础、追求技术挑战的资深工程师
角色解读
- 可向AI数据专家或技术专家方向发展，成为数据体系架构师
- 可转向大模型算法研究，利用数据工程经验深化模型优化
- 可晋升为技术管理岗位，带领数据团队
- 参与构建万亿级全模态数据处理引擎，设计高性能数据处理算子，构建自动化数据生产流水线，解决数据清洗、脱敏、增强中的计算瓶颈
- 负责多模态数据（文本、图像、音频、视频、3D）的语义标签体系设计，构建质量度量模型和内容理解框架，实现数据自动化精炼
- 设计面向大模型细分领域的数据策略，包括评测体系、数据加工与合成链路，实践评测驱动开发（EDD），持续优化基础模型能力
- 深入掌握大数据处理技术，熟悉Spark/Flink/Ray等分布式计算框架，理解流批处理原理
- 深入理解大模型技术，包括Transformer、RAG、SFT、RLHF等，熟悉数据需求与优化逻辑
- 具备优秀的编程能力，精通Java/Python/C++至少一种，有系统级开发经验
- 具备跨学科理解能力，能结合垂直领域设计高质量评测集和数据集
申请策略
- 了解阿里巴巴AI业务，特别是千问、万相模型，准备相关技术见解
- 面试时展示对数据驱动模型优化的理解
- 突出大数据处理项目经验，特别是使用Spark/Flink/Ray等框架的实践
- 强调大模型相关项目，如数据合成、评测、模型微调等
- 展示开源贡献或顶会论文，体现技术深度
- 深入学习大模型数据相关技术，如数据合成、评测驱动开发
- 熟悉主流AI工具，提升AI编程能力
面试指南
- 结合具体项目经验，说明设计思路、技术选型和优化效果
- 强调数据驱动和评测驱动的方法论
- 展示对分布式系统和大模型原理的理解
- 如何设计一个大规模数据清洗pipeline？
- 如何评估数据质量？
- 如何利用数据合成提升模型性能？
- 如何设计评测集来评估模型能力？
- 如何优化Spark作业性能？
职位点评
79
综合评分
大厂高薪、前沿技术、发展空间大，但工作强度高，WLB一般。
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、愿意接受高强度工作、对AI充满热情的求职者。
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95
工作生活50
使命价值85
薪资福利
80较高
阿里巴巴提供具有竞争力的薪资和福利，作为上市巨头，薪酬水平较高，稳定性强。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
95较高
岗位涉及前沿AI技术，技术栈先进，成长空间大，能快速提升技能。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Spark、Flink、Ray、Transformer、RAG、RLHF、SFT
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在北京或杭州，但岗位可能需要加班，工作强度大，WLB一般。
工作模式仅现场办公
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
85较高
AI数据工程师岗位推动AI技术发展，具有较高的社会价值，行业前景好。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号推动AI模型和应用发展
创新程度积极采用新技术
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