阿里巴巴大数据业务概览

阿里巴巴的业务（如淘宝、天猫、阿里云、菜鸟、饿了么等）都建立在强大的数据基础设施之上，其大数据部门通常被称为“中台技术”或“平台与事业群”的一部分，负责构建和支撑整个集团的数据处理、存储、计算和AI能力。

主要的大数据技术团队包括：

• 阿里云智能：提供云上大数据解决方案（如MaxCompute, DataWorks, Hologres等）,对外服务客户。
• 平台与事业群：支撑集团内部业务（如电商、金融、物流）的数据中台,是数据能力的核心。
• 达摩院：进行前沿的数据科学和AI研究。
• 各业务线（如淘宝、天猫、菜鸟）：拥有自己的数据应用团队,负责将数据转化为具体的业务价值。

常见大数据岗位类型及职责

在阿里，大数据岗位分工非常精细,主要可以分为以下几类：

数据平台/基础架构类

这类岗位是“数据工厂”的建造者和维护者，负责数据的“采、存、算、管”。

• 职位名称：大数据开发工程师、数据平台工程师、基础架构工程师
• 核心职责：
  • 设计和实现高可用、高扩展性的数据采集、存储和计算系统（如基于Flink、Spark、Hadoop等）。
  • 维护和优化数据仓库、数据湖。
  • 开发和运维数据中间件,保障数据服务的稳定性和性能。
• 技术栈：
  • 编程语言：Java, Scala, Go
  • 核心框架：Hadoop, Spark, Flink, HBase, Kafka, Hive
  • 阿里自研：MaxCompute, DataWorks, Hologres, Blink

数据仓库/数据建模类

这类岗位是“数据建筑师”，负责构建高质量、规范化的数据资产。

• 职位名称：数据仓库工程师、数据建模工程师
• 核心职责：
  • 设计和构建企业级数据仓库（如分层ODS/DWD/DWS/ADS）。
  • 进行维度建模，确保数据的准确性、一致性和易用性。
  • 制定数据标准和数据治理规范。
• 技术栈：
  • 理论：星型模型、雪花模型、维度建模理论。
  • 工具：SQL (精通), DataWorks, SQLFlow, ER/Studio等。
  • 业务理解：深入理解电商、金融等业务逻辑。

数据开发/ETL类

这类岗位是“数据管道工”,负责将原始数据加工成可用数据。

• 职位名称：数据开发工程师
• 核心职责：
  • 编写和维护复杂的ETL/ELT任务，将数据从各种源系统抽取、转换、加载到数据仓库。
  • 开发数据清洗、整合和加工脚本。
  • 保障数据链路的稳定和数据产出的时效性。
• 技术栈：
  • 核心：SQL (必须精通), Python/Shell/Scala (用于脚本开发)。
  • 调度：Airflow, DolphinScheduler, 阿里DataWorks调度。
  • 计算引擎：Spark, MapReduce, Flink SQL。

数据分析/BI类

这类岗位是“数据翻译官”，负责从数据中发现问题、洞察机会。

• 职位名称：数据分析师、商业分析师、BI工程师
• 核心职责：
  • 通过SQL提取和分析数据，撰写分析报告,为业务决策提供数据支持。
  • 搭建业务监控看板,监控核心业务指标。
  • 进行专题分析，如用户行为分析、市场趋势分析、活动效果分析等。
  • BI报表和看板的开发与维护。
• 技术栈：
  • 核心：SQL (精通), Excel/Google Sheets (熟练)。
  • 可视化：Tableau, Power BI, Superset, QuickBI, 阿里DataV。
  • 分析思维：逻辑思维、业务敏感度、A/B测试、漏斗分析等。

数据科学/算法类

这类岗位是“数据炼金术士”,负责利用数据和算法创造新的业务价值。

• 职位名称：数据科学家、算法工程师（推荐、搜索、广告、风控等方向）
• 核心职责：
  • 构建机器学习/深度学习模型，解决复杂的业务问题（如精准推荐、智能搜索、反欺诈、销量预测等）。
  • 进行特征工程，模型训练、评估和上线。
  • 持续优化模型效果,跟进业界前沿算法。
• 技术栈：
  • 编程语言：Python (主流), R, Scala。
  • 算法框架：TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost。
  • 理论：机器学习、深度学习、自然语言处理、推荐系统、强化学习等。
  • 大数据处理：Spark MLlib, Flink ML。

核心技能与要求

无论哪个岗位,以下都是阿里非常看重的通用素质：

技术硬技能

• 编程基础：扎实的编程基础，至少精通一门语言（Java/Python/SQL）。
• 数据基础：精通SQL，这是数据岗位的“普通话”,熟悉Linux常用命令。
• 大数据技术：对Hadoop/Spark/Flink等生态有深入理解和实践经验。
• 业务理解：能将技术与业务场景结合,理解数据背后的业务含义。

软技能与素质

• 逻辑思维与解决问题能力：能够结构化地思考问题,并找到解决方案。
• 沟通与协作能力：需要与产品、运营、开发等多个团队紧密合作。
• 学习能力与自驱力：技术迭代快,需要保持持续学习的热情和能力。
• 数据敏感度：对数据变化有直觉,能从数据中发现异常和机会。

如何查找最新的阿里巴巴大数据招聘信息？

1. 官方招聘渠道（最权威）

   • 阿里招聘官网：talent.alibaba.com，这是最直接、最可靠的渠道，可以按事业群、岗位类型进行筛选。
   • 阿里钉钉：很多公司会在钉钉招聘上发布信息，可以关注“阿里招聘”官方钉钉号。

2. 主流招聘平台

   • BOSS直聘、猎聘、拉勾网：在这些平台上搜索“阿里巴巴”，并筛选“大数据”、“数据开发”、“数据分析”等关键词，注意辨别信息的真伪，优先选择“官方认证”的职位。

3. 社交媒体与社区

   • LinkedIn (领英)：关注阿里巴巴的官方主页和其技术负责人的动态,很多职位会在这里发布。
   • GitHub：关注阿里开源项目（如Flink, MaxCompute等）的社区,有时会通过社区招募核心人才。
   • 技术社区/论坛：如InfoQ、掘金、V2EX等,偶尔会有内推或招聘信息流出。

求职建议

• 精准定位：想清楚自己想做哪个方向（平台、仓库、分析还是算法）,然后针对性地准备。
• 项目经验是关键：准备1-2个能体现你技术深度和业务理解的项目,在面试中详细阐述。
• 刷题与准备：SQL和算法题是技术面试的敲门砖,LeetCode上的SQL和算法题一定要多练习。
• 了解阿里：深入研究阿里的技术中台、双十一的技术挑战、自研产品（如MaxCompute）的原理等,这会让你在面试中脱颖而出。
• 内推是捷径：如果能有阿里员工内推，成功率会大大增加，多在LinkedIn、脉脉等平台建立联系,寻找内推机会。

希望这份详细的指南能对您有所帮助！祝您求职顺利,成功加入阿里巴巴！