“阿里云数加平台”这个品牌名称已经不再使用，它现在被整合并升级为 阿里云大数据平台，是阿里云智能事业群的一部分，您现在看到的招聘信息，通常会以“阿里云”、“阿里云智能”、“大数据平台”等名义发布。
以下将从几个方面为您详细介绍：
招聘主体和部门
阿里云大数据相关的招聘主要隶属于 阿里云智能事业群,可能会在以下部门或方向：
- 大数据平台事业部: 这是核心部门，负责阿里云上所有大数据计算、存储、查询等基础平台（如MaxCompute、Hologres、DataWorks等）的研发、架构和运维。
- 分析与智能服务事业部: 负责数据仓库、实时数仓、BI、数据可视化、AI算法平台等上层应用和解决方案。
- 行业解决方案部门: 负责将大数据和AI能力与金融、零售、制造、政务等具体行业结合,提供定制化的解决方案。
主要招聘岗位和方向
阿里云大数据平台的岗位类型非常丰富，涵盖了从底层研发到上层应用的完整链路,主要可以分为以下几类：
A. 核心研发类
这是最核心、技术要求最高的岗位,直接参与大数据平台产品的研发。
- 后端开发工程师:
- 职责: 负责大数据计算引擎（如MaxCompute的MapReduce/Flink/Spark）、存储引擎、任务调度系统、元数据系统等核心模块的设计与开发。
- 要求: 精通Java/C++/Go等至少一种语言，深入理解分布式系统原理、数据结构与算法,有大规模分布式系统开发经验者优先。
- 平台架构师:
- 职责: 负责大数据平台整体架构的设计、演进和技术选型，解决复杂的技术难题，保障平台的稳定性、高性能和高可用。
- 要求: 极强的技术视野和架构能力，对大数据领域有深刻理解,有主导超大规模系统架构设计的经验。
- 内核研发工程师:
- 职责: 负责底层存储引擎、查询优化器、执行引擎等核心内核的研发和优化。
- 要求: 通常要求硕士及以上学历，对数据库系统、编译原理、操作系统有深入研究。
B. 数据应用与解决方案类
这类岗位更侧重于如何使用大数据平台解决业务问题。
- 数据仓库工程师:
- 职责: 负责设计、构建和维护企业级数据仓库，进行数据建模、ETL开发、数据治理等。
- 要求: 熟悉SQL，了解至少一种数据建模方法论（如Kimball）,有数据仓库项目经验。
- BI/数据可视化工程师:
- 职责: 负责使用BI工具（如Quick BI）或自研工具进行数据分析和可视化，制作报表和 dashboard,驱动业务决策。
- 要求: 精通SQL，具备良好的数据敏感性和业务理解能力，熟悉至少一种BI工具（如Tableau, Power BI, Quick BI）。
- 数据开发工程师:
- 职责: 在DataWorks等平台上进行数据ETL、数据服务开发,构建数据应用。
- 要求: 熟悉SQL、Shell/Python等，有大数据开发经验，熟悉DataWorks、Flink、Spark等工具。
C. 算法与AI类
这是当前最热门的方向,将大数据与人工智能结合。
- 算法工程师:
- 方向: 可能有推荐算法、搜索算法、广告算法、风控算法、自然语言处理、计算机视觉等。
- 职责: 研发和优化核心算法模型，解决业务中的推荐、排序、识别等问题。
- 要求: 精通机器学习/深度学习算法，熟悉TensorFlow/PyTorch等框架,有相关领域项目经验。
- 数据科学家:
- 职责: 深入理解业务，通过数据挖掘和建模，发现业务增长点,提出数据驱动的解决方案。
- 要求: 具备强大的统计学背景、业务建模能力和商业洞察力。
D. 运维与SRE类
保障平台稳定、高效运行。
- SRE/运维开发工程师:
- 职责: 负责大数据平台的自动化运维、监控告警、容量规划、故障处理和性能优化。
- 要求: 熟悉Linux、网络、Docker/K8s，有自动化开发能力,了解大数据组件原理。
招聘流程
阿里云的招聘流程通常非常规范,主要分为以下几个步骤：
- 内推: 最快、成功率最高的渠道，如果有在阿里云工作的朋友,可以请他们帮忙内推。
- 网申: 通过阿里官方招聘网站（campus.alibaba.com）、BOSS直聘、猎聘等渠道投递简历。
- 笔试: 对于研发类岗位，通常会有在线笔试，内容包括数据结构、算法、计算机网络、操作系统、数据库等基础知识,以及编程题。
- 面试: 一般包括3-5轮技术面试和1-2轮HR面试。
- 技术面试: 深入考察你的技术能力、项目经验、解决问题的思路和逻辑。
- HR面试: 主要考察你的职业规划、团队合作精神、薪资期望等。
- Offer发放: 通过所有面试后,HR会与你沟通Offer细节并发送录用意向书。
- 背景调查与签约: 接受Offer后，会进行背景调查,然后签订三方协议。
如何获取最新的招聘信息？
- 阿里云官方招聘官网: 阿里巴巴集团校园招聘与社会招聘官网 (campus.alibaba.com)
在网站上选择“社会招聘”或“校园招聘”，然后搜索关键词如“大数据”、“MaxCompute”、“Hologres”、“DataWorks”等。
- 主流招聘平台:
- BOSS直聘: 阿里云的官方招聘账号非常活跃,可以直接和HR或技术负责人沟通。
- 猎聘: 主要针对有经验的资深岗位。
- 拉勾网: 也是互联网招聘的重要渠道。
- LinkedIn (领英): 关注 "Alibaba Cloud" 或 "Alibaba" 的官方页面,以及阿里云员工的动态。
- 行业社区和论坛:
- 阿里云开发者社区: 关注官方发布的招聘信息和技术文章,有时会透露团队需求。
- GitHub: 如果你有优秀的开源项目，可以在简历中附上链接,这也是吸引阿里云技术面试官的绝佳方式。
面试准备建议
- 夯实基础: 数据结构、算法、计算机网络、操作系统、数据库原理是必考项。
- 深入理解产品: 如果想加入阿里云大数据平台，务必深入研究 MaxCompute、Hologres、DataWorks、Flink 等核心产品的原理、架构和生态,阅读官方白皮书和技术文档。
- 项目经验是关键: 准备好1-2个能体现你技术深度的项目，清晰地说明你在项目中的角色、遇到的技术挑战以及如何解决的。
- 刷题: LeetCode等平台上的算法题是面试的敲门砖,特别是对于后端开发岗位。
- 了解阿里: 了解阿里的技术文化（如“客户第一”、“拥抱变化”）、以及阿里云当前的战略和业务方向,这会让你在面试中更有优势。
希望这份详细的梳理能帮助您更好地了解阿里云大数据平台的招聘情况,并祝您求职顺利！
