阿里控股-AI数据工程师-数据决策

Company 阿里巴巴

Focus 技术 · 数据

杭州

July 29, 2026

岗位职责

参与集团级AI数据引擎：负责文本和多模态数据（音频、图像、视频）的采集、清洗、处理、治理与资产化管理，打造可复用、可观测、可解释的 EB 级数据体系，支撑大模型训练与推理的高质量数据供给；
不同模态数据智能化处理：主导文本/音频/视频/图像等模态的自动理解、标签体系构建、语义特征抽取、质量建模与自动化治理；设计并训练分类、识别、预测等多模态模型；
AI Native数据Pipeline建设：使用LLM+Agent框架构建智能数据Pipeline，实现数据分渠道过滤、去重、质量诊断、调度编排和异常告警等环节的自动化，显著降低人力成本；
数据&模型闭环迭代：能够配合数据策略团队基于评测反馈的短板，设计对应的专项数据集，并在训练过程中构建可观测指标，量化数据对模型能力提升的贡献，动态更新数据集，实现数据 → 模型 → 评测 → 数据的循环优化；
数据资产治理：负责元数据、数据血缘、分类分级、质量评分、数据标准、价值评估等治理框架的设计与落地，推动数据资产的可视化与可运营化，让数据可管理、可复用、可增长。

具备AI+数据双栈能力：精通Python，熟悉SQL/Shell；理解LLM、音频/视频模型、多模态模型等基础原理；具有大模型数据构造、清洗、合成或质量评估相关实践经验。
多模态数据能力：熟悉图像、视频或音频中的任一模态的特征工程、理解/分类/识别算法或质量建模方法；具备深度学习模型训练实践（PyTorch/TensorFlow）。
数据工程基础扎实：熟悉主流大数据平台（如 Spark/Flink/MaxCompute/Hadoop）；具备 ETL、数据建模、数据 Pipeline 或数据仓库建设经验。
数据治理意识：理解元数据、数据质量、数据血缘、数据标准等治理理念；有数据资产体系或治理平台建设经验者优先。
AI Native 工作流思维：熟悉 Agent、LLM 工具链，对如何将 LLM 融入数据生产、数据分析、数据治理流程有实践经验或强烈兴趣。
工程落地能力强：具备良好的工程实现、问题拆解、项目协同能力，能推动数据与模型闭环高效落地。

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岗位职责

参与集团级AI数据引擎：负责文本和多模态数据（音频、图像、视频）的采集、清洗、处理、治理与资产化管理，打造可复用、可观测、可解释的 EB 级数据体系，支撑大模型训练与推理的高质量数据供给；

不同模态数据智能化处理：主导文本/音频/视频/图像等模态的自动理解、标签体系构建、语义特征抽取、质量建模与自动化治理；设计并训练分类、识别、预测等多模态模型；

AI Native数据Pipeline建设：使用LLM+Agent框架构建智能数据Pipeline，实现数据分渠道过滤、去重、质量诊断、调度编排和异常告警等环节的自动化，显著降低人力成本；

数据&模型闭环迭代：能够配合数据策略团队基于评测反馈的短板，设计对应的专项数据集，并在训练过程中构建可观测指标，量化数据对模型能力提升的贡献，动态更新数据集，实现数据 → 模型 → 评测 → 数据的循环优化；

数据资产治理：负责元数据、数据血缘、分类分级、质量评分、数据标准、价值评估等治理框架的设计与落地，推动数据资产的可视化与可运营化，让数据可管理、可复用、可增长。

任职要求

具备AI+数据双栈能力：精通Python，熟悉SQL/Shell；理解LLM、音频/视频模型、多模态模型等基础原理；具有大模型数据构造、清洗、合成或质量评估相关实践经验。

多模态数据能力：熟悉图像、视频或音频中的任一模态的特征工程、理解/分类/识别算法或质量建模方法；具备深度学习模型训练实践（PyTorch/TensorFlow）。

数据工程基础扎实：熟悉主流大数据平台（如 Spark/Flink/MaxCompute/Hadoop）；具备 ETL、数据建模、数据 Pipeline 或数据仓库建设经验。

数据治理意识：理解元数据、数据质量、数据血缘、数据标准等治理理念；有数据资产体系或治理平台建设经验者优先。

AI Native 工作流思维：熟悉 Agent、LLM 工具链，对如何将 LLM 融入数据生产、数据分析、数据治理流程有实践经验或强烈兴趣。