部门介绍
我们正在为商家构建 AI 时代的电商运营软件，重新定义商家的经营效率和商业价值。 阿里巴巴生态服务千万级商家，每天产生 EB 级交易、流量、行为、内容数据。我们的使命是让每一位商家——无论大小——都能用上「AI 时代的店铺经营数字人」。 这是一个 数据 + AI + 业务三位一体的岗位：你既能touch到top规模的数据基建，又能参与定义 AI 重塑电商运营。
岗位职责
一、商家主数据资产建设
- 商家主数据资产建设：主导主数据域的建模与治理，沉淀高质量、可信主数据资产，为上层经营 Agent 提供唯一权威的数据来源；
- 面向 Agent 消费的语义化建设：在传统数仓之上叠加指标语义层 / 业务语义层——把指标口径、维度组合、业务术语沉淀为 Agent 可直接理解和调用的 Metric / Dimension / Schema / Tool API，降低 LLM 幻觉、提升问数 / 经营诊断准确率；
- 建设数据资产管理体系：元数据、血缘、质量、SLA、成本治理，保障数据底座的可信与可复用；
- 基于 MaxCompute / Flink / Spark / Hologres / Hadoop 落地 EB 级数据流水线（实时 + 离线），保障数据供给的规模与质量； 二、AI Agent 数据飞轮&评测体系建设
- 构建 Agent 轨迹数据治理：会话日志解析、Tool-Call 链路重构、Badcase 回流；
- 主导 Agent / 产品 离线 + 在线双轨评测体系：Benchmark、自动评测脚本、Judge Model、人工抽检流程；
- 建设 效果归因与指标体系，让产品好坏可量化、可追因；推动「线上 Badcase → 评测集补充 → 数据修复 → 产品迭代」完整闭环。
- 主导 数据合成（Data Synthesis）：基于商家真实场景，生成 SFT / Preference / Tool-Call / NL2SQL 等高质量数据； 【必备项】
- 学历经验：本科及以上，3 年以上数据研发 / AI 数据工程 / 数据平台相关工作经验；
- 数据工程：精通 SQL，熟练掌握 Java / Python / Sql 至少一种；具备扎实的数仓建模（维度建模/范式建模）与ETL 实战经验；
- 大数据栈：熟悉 Hadoop / Hive / Spark / Flink / MaxCompute / Hologres 至少一套，独立主导过 TB ~ PB 级数据项目；
- 数据治理：有元数据、血缘、质量、成本治理体系建设经验；
- AI 数据 / 评测基础：理解 LLM / RAG / Agent 基本原理，了解 SFT/DPO 等训练范式；有 Agent 数据 / 数据合成 / 评测体系 实战经验；
- 业务素养：能从业务问题出发倒推数据 & AI 方案，能与产品/业务高效协同推动落地。 【加分项】 ● 有 电商、商家服务 业务背景 ● 有 NL2SQL / 问数 / 数据 Agent / RAG 项目落地经验 ● 有 Agent 评测体系（MT-Bench / AgentBench / 自建评测集） 建设经验
职位要求
招聘官网未单独提供职位要求，请前往官网核实。
