全球速卖通事业部(AliExpress)-数据技术架构-杭州

岗位背景
我们正在寻找一位兼具数据开发与AI能力的复合型人才，既能搭建稳定高效的数据底座，又能从数据中挖掘业务价值，并且能主动运用 AI 大模型能力提升数据研发与分析的效率。你将深度参与数据平台建设、指标体系搭建、业务分析与 AI 应用落地全流程。

岗位职责
1. 业务数据模型设计与开发
● 深入理解跨境电商业务，了解业务流程和商业逻辑。与产品、运营、营销、供应链、财务等团队紧密协作。
● 负责规划、设计、维护并治理企业级数据模型（包括概念模型、逻辑模型与物理模型），确保数据架构清晰、准确、高效地表达业务，满足数据分析、运营决策需求。
● 根据业务需求设计数据模型（如维度建模、范式建模），定义数据分层规范及数据血缘关系。设计并开发主题域数据模型（如交易、商品、用户、流量、库存等），为分析报表和业务系统提供干净、一致、可信准确数据底座。

2. 数据仓库架构设计与开发
● 负责企业级数据仓库架构设计、分层建模（如ODS/DWD/DWS/ADS），搭建高效、稳定、可扩展的数仓体系。
● 完成数据仓库ETL流程开发与优化，保障数据加工过程的准确性、时效性和可维护性。

3. 数据产品规划与落地
● 深入理解业务部门数据需求，转化为可执行的产品方案，平衡技术可行性与业务价值。
● 协调数据分析、算法、前后端团队，推动数据产品从原型设计到上线交付的全生命周期管理。

4. AI 相关技能要求
● 熟悉大语言模型（LLM）的基本原理与应用场景，能够使用 ChatGPT、Claude、通义千问等工具辅助日常数据开发（如 SQL 生成与优化、代码补全、文档撰写）。
● 了解 Prompt Engineering 基本方法，能够设计有效提示词提升 AI 输出质量。
● 了解 RAG（检索增强生成）、向量数据库（如 Milvus、pgvector）等概念，能够参与自然语言查数类产品的建设。
● 熟悉 AI Agent、MCP 等技术，探索智能化数据研发工作流。有将机器学习/大模型能力落地到数据管道（如智能数据质量检测、自动化标注、特征工程）经验者优先。

5. 跨部门协作与需求落地
● 对接业务、分析师及算法团队，理解数据需求并提供高效数据服务。
● 数据站点建设，推动数据资产化与自助分析能力落地。
● 为业务团队提供数据产品培训，推动数据驱动决策文化，提升数据产品渗透率。

1. 教育背景
ꔷ 计算机、数学、统计学等相关专业本科及以上学历。

2. 技术能力
ꔷ 熟练使用SQL，掌握Tableau、Power BI等可视化工具，了解大数据技术栈（如Hive、Spark）。
ꔷ 熟悉数据仓库理论（如Kimball模型、Inmon模型）及分层设计方法论。
ꔷ 掌握Hadoop、Spark、Hive、Flink等大数据组件，熟悉Kylin/Doris等OLAP引擎优先。
ꔷ 5年以上数据开发经验，有完整的数据产品从0到1落地案例。

3. 项目经验
ꔷ 5年以上大数据开发经验，主导过完整数据仓库或数据中台建设项目。
ꔷ 有复杂业务场景下的数据建模经验，熟悉电商、零售、物流等行业优先。

4. 软性要求
ꔷ 具备业务敏感性与逻辑抽象能力，能快速理解业务需求并转化为技术方案。
ꔷ 责任心强，具备跨团队协作能力和技术风险预判意识。
ꔷ 结果导向，具备较强的项目管理能力和产品owner意识。