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蚂蚁集团-全网数据算法专家-杭州
蚂蚁集团-全网数据算法专家-杭州
发布于 6 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Ner
Nlp
Rag
大模型
数据采集
文本分类
机器学习
聚类
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
大模型核心数据底座岗位，技术前沿且成长空间大，薪资预期高但工作节奏可能较快。
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。
薪资怎么样
4万
比机器学习工程中位数低
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 820 个在招 · 其中机器学习工程 62 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 机器学习工程 · 约 250 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责全网高价值多模态数据源的发现、筛选与价值评估，支持大模型训练及RAG搜索等核心业务
你需要研发数据采集特征算子，优化数据任务系统，并在数据覆盖、时效和成本上保持行业领先，同时指导团队新人和实习生
最低要求
计算机、人工智能、大数据或者相关专业本科及以上学历，3年以上大规模数据采集、处理、搜索推荐等相关领域经验
熟悉文本分类、聚类、NER等NLP及相关领域的机器学习算法，能设计数据价值评估、优先级排序的落地方案
对金融/医疗/大模型至少一个领域数据生态有较深理解，能独立完成数据源发现、价值评估与优先级排序，能够从业务目标定位数据缺口并制定高效策略
有比较强的自驱力和协作能力，具备技术分享与人才培养意识，有指导新同学/实习生的实际经验优先
工作职责
负责全网高价值互联网数据源发现和识别筛选，涵盖网页、PDF、音视频等多模态来源，分析数据天花板，评估数据价值和优先级，支持医疗、金融、大模型和智能应用等核心领域数据全面覆盖
负责全网数据采集相关链接和网页特征算子研发和水位提升，持续优化提升数据任务和系统能力水位，充分支持模型训练、RAG搜索等数据需求
持续提升技术竞争力，在数据覆盖、数据时效、下载渲染成功率、死链监测、采集成本方面做到行业领先水位
帮助提升团队算法能力，进行技术分享和人才培养，指导领域新同学和研究实习生工作
优先资格
有大模型训练数据构建、RAG数据链路经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于大模型和AI应用爆发的核心赛道，数据质量直接决定模型上限，业务价值极高
- 岗位包含团队指导职责，有助于锻炼技术影响力和初步的管理能力
- 大模型数据需求迭代极快，需要保持极高的技术敏锐度以快速响应业务变化
- 适合具备扎实NLP基础、对大模型数据构建有热情，且具备一定技术驱动和团队指导能力的资深算法工程师
缺点 / 挑战
- 依托头部平台，能接触到海量、真实的全网多模态数据，技术挑战与成长空间巨大
- 全网数据采集面临反爬、死链、多模态解析等复杂工程与算法挑战，需持续攻克技术难题
角色解读
- 纵向可向资深算法专家或首席科学家方向发展，深耕大模型数据底座技术
- 横向可转型为算法团队管理者，负责整体数据战略和团队梯队建设
- 发现和筛选全网高价值多模态数据源，评估数据价值并支持大模型、医疗、金融等核心领域的数据覆盖
- 研发和优化数据采集特征算子，提升数据任务系统能力，满足模型训练和RAG搜索需求
- 提升团队算法能力，进行技术分享，指导新人和实习生
- 扎实的NLP和机器学习基础，熟练掌握文本分类、聚类、NER等算法
- 具备大规模数据采集、处理及搜索推荐领域的实战经验
- 深入理解金融、医疗或大模型至少一个领域的数据生态，能独立制定数据策略
申请策略
- 提前了解蚂蚁集团在百灵大模型及金融/医疗AI应用方面的最新业务动态，思考数据层面的优化空间
- 重点突出在大规模数据采集、清洗、NLP算法（如NER、文本分类）方面的实际落地项目
- 详细阐述在大模型训练数据构建或RAG数据链路中的具体贡献和量化成果
- 展示对特定领域（金融/医疗/大模型）数据生态的深刻理解及数据价值评估方法论
- 深入复习大模型预训练数据配比、数据质量评估及RAG检索增强生成的最新前沿论文和工程实践
- 提升多模态数据（PDF、音视频）解析与特征提取的算法能力
面试指南
- STAR法则：针对项目经验，清晰描述背景、任务、具体行动（突出算法和工程细节）和量化结果
- 结构化思维：回答评估或策略类问题时，从数据规模、质量、时效、成本、业务契合度等多维度构建评估框架
- 请分享一个你主导的大规模数据采集或处理项目，遇到了哪些技术难点，如何解决的？
- 如何评估不同数据源的价值和优先级？请结合金融或医疗领域举例说明
- 在大模型训练数据构建或RAG链路中，你是如何保证数据质量和多样性的？
- 面对网页特征算子研发和系统水位提升，你有哪些具体的优化思路？
- 梳理过往项目中的核心算法推导和工程优化细节，准备应对深度的技术拷问
- 了解蚂蚁大模型相关的公开技术博客或论文，熟悉其在数据层面的技术偏好
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
85较高
职位为高级算法专家，薪资预期处于市场较高水平，但JD未明确披露具体薪资和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：3千–5万/月）
成长发展
90较高
岗位处于大模型核心数据底座方向，技术前沿性极强，且包含指导新人的职责，利于技术深度与管理能力的双重发展。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈NLP、机器学习、大模型、RAG、文本分类、聚类、NER
成长机会技术分享、人才培养、指导领域新同学和研究实习生
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及工作模式和WLB相关信息，但作为头部企业的高级算法岗，通常工作节奏较快。
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
80较高
大模型数据底座工作对推动人工智能发展具有重大社会价值，且涉及医疗、金融等关乎民生的核心领域。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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