职位职责： 1、参与字节跳动搜索业务离线和实时数据仓库建设工作； 2、参与数据ETL流程的优化并解决海量数据ETL相关技术问题； 3、参与复杂数据链路依赖和多元数据内容生态下的数据治理工作； 4、背靠字节跳动强大的中台架构和产品体系，在业务快速落地数据解决方案。 职位要求： 1、精通数据仓库实施方法论、深入了解数据仓库体系，并支撑过实际业务场景； 2、具备较强的编码能力，熟悉sql，python，hive，spark，kafka，flink中的多项，有TB以上大数据处理经验； 3、对数据敏感，认真细致，善于从数据中发现疑点； 4、善于沟通，具备优秀的技术与业务结合能力。

职位职责： 1、负责字节跳动网络成本和质量数据产出，进行海量后台数据计算，对数据准确性和实时性负责； 2、负责构建字节跳动网络产品成本和质量的模型，负责模型的建立、开发、更新、维护； 3、负责字节跳动网络产品成本和质量内部管理动作的自动化、平台化，不断提升业务的效率。 职位要求： 1、本科及以上学历，网络、计算机等相关专业优先； 2、有一定的网络方面的技术背景； 3、具备良好的后台开发能力，良好的抽象思维和逻辑思维能力； 4、熟悉常用的数据分析方法，较强的数据敏感性，细心细致； 5、具有较强的项目管理与跨团队沟通能力。

地点：武汉 岗位职责： 1、负责产品的研发工作，主要负责后台编写，包含部分算法编写、性能优化，保证平台安全、稳定、快速运行。 2、负责产品的数据模型设计以及相应接口的开发工作。 3、参与系统的需求调研和需求分析，及系统上线协助，并承担部分交付责任。 4、配合前端进行前后端联调。 任职要求： 1、计算机相关专业硕士及以上学历， 3年以上JAVA开发经验； 2、有数据控制技术、机密容器研发经验优先。 3、有隐私计算、联邦学习，隐语、Fate隐私计算开源框架、区块链等相关技术研发和应用经验优先。 4、具备良好的面向对象编程经验，深入理解OO、AOP思想，具有较强的分析设计能力，熟悉常用设计模式。 5、精通Spring、Mybatis、JPA等开源框架并熟悉其实现原理，熟悉SpringCloud等微服务框架。有两年及以上的Spring实际项目开发经验。 6、熟练使用linux操作系统，熟悉云原生架构技术Docker、K8S等。 7、熟悉SQL编写，至少掌握mysql、sqlserver、oracle的一种； 8、熟悉Tomcat、nginx等web服务器。 9、熟悉websocket，grpc等相关通信协议。 10、熟悉C/C++、python优先。

岗位职责： 1、负责电商财务域数据模型调研、设计、开发工作，与业务部门紧密配合，提供数据支持 2、负责电商财务域数据运营&治理工作，保障数据质量 3、参与电商财务域数据体系化建设，提升数据服务稳定性 任职要求： 1、计算机相关专业，大学本科及以上学历，5年以上大数据开发相关工作经验 2、熟悉大数据相关组件(如Hive、Spark、Flink、Kafka等)，具备编写、优化复杂SQL的能力 3、有扎实的数据仓库理论功底和丰富的数据治理实战经验，能够围绕业务和产品特性建模并解决实际问题 4、熟悉Python/Java/Scala/Shell其中一种语言 5、具备电商领域业务开发经验优先；具备财务领域业务开发经验优先 6、负责过数据平台或数据仓库设计优先；有带团队经验优先。

工作内容 职位描述： 1. 参与数据仓库规划、架构及研发，包括离线、实时的数据模型规划，建设PB级的数据集市和数据平台。 2. 负责数据模型的规划、架构、开发以及海量数据下的性能调优，复杂业务场景下的需求交付。 3. 参与平台数据治理相关工作，负责数据质量、数据一致性及稳定性保障等建设。 4. 深入业务，与业务团队紧密合作，理解并合理抽象业务需求，发掘数据价值，以数据驱动业务不断发展。 5. 关注行业技术趋势，引入新技术和工具，持续优化大数据处理流程与性能，提升业务的数据处理效率和价值产出。 岗位要求 任职要求： 1. 本科及以上学历，计算机、软件工程、数据分析或相关专业出身，2-5年大数据开发经验。 2. 掌握Java, Python等至少一门语言，熟悉常用数据结构与算法。 3. 熟悉大数据生态技术栈，具备较丰富的Hadoop，Hive，Spark，Flink等开发经验。 4. 精通数据仓库理论体系，对分层设计、维度建模等有深刻的认识和实战经验，熟悉不同建模方法的优劣。 5. 积极主动贴近业务，有良好的沟通协调能力，数据敏感度高，能够快速理解业务模型及数据模型，从业务角度出发分析和解决数据问题。 6. 具备优秀的问题解决能力和团队协作精神，对大数据技术充满兴趣，学习能力和自我驱动力强 7. 有数据中台建设经验优先。有数据分析能力、指标体系搭建或BI相关经验优先。有互联网工作经验优先。 8. 加分项：英文沟通表达、云平台（如阿里云、AWS、Google Cloud）经验。

岗位职责 1.数据质量监控:负责监控金融信贷相关业务域数仓数据的准确性、一致性和完整性，确保数据质量符合业务需 求。 2.数据质量测试:设计并执行数据质量测试用例，验证数据计算逻辑、数据转换规则和数据存储的正确性 3.数据质量问题跟踪:跟踪测试中发现的数据质量问题，协调研发团队进行问题修复，并验证修复效果. 4.数据质量工具开发:参与数据质量管理平台的功能设计与开发，提升数据质量测试的自动化水平。 岗位任职要求 1.学历要求:本科及以上学历，计算机科学、软件工程、数据科学或相关专业。 2.工作经验:3年以上数据测试或数据质量测试经验，有金融信贷行业经验者优先。 3.大厂背景:具有阿里、腾讯、字节跳动、百度等大厂数据测试或数据质量测试经验者优先,。 4.技术能力: a).熟悉大数据技术栈(如Hadoop、Spark、Hive、Flink等)。 b).熟悉数据质量监控工具(如Apache Griffin、Great Expectations等)。 c).具备一定的编程能力(如Python、Java、SaL等),能够编写自动化测试脚本。 d).熟悉数据治理相关工具(如数据血缘、元数据管理等)者优先。 5.业务理解:对金融信贷业务有深入理解，能够根据业务需求设计数据质量测试方案 6.问题解决能力:具备较强的逻辑思维和问题解决能力，能够快速定位数据质量问题的根本原因。 7.沟通协作:具备良好的沟通能力和团队协作精神，能够与研发、业务团队高效协作。 加分项 1.有金融信贷行业数据质量测试经验者优先。 2.熟悉金融行业数据标准和监管要求者优先。 3.具备数据治理或数据资产管理经验者优先。

工作职责: 1、充分理解业务需求及痛点，利用数据挖掘、数据分析、机器学习等技术挖掘业务价值，解决业务需求； 2、负责风控、定价等板块具体的数据挖掘项目，包括但不限于数据加工、数据分析、特征工程、构建模型等工作，并就对应项目阶段性成果进行汇报与分享，为业务发展提供支持； 3、参与构建用户全生命周期营销管理，构建以用户运营为核心的高质量的标签体系； 4、与业务团队构建良好的合作关系，积极沟通交流，推动合作项目成功。 任职资格: 1、3年以上数据分析/数据挖掘/机器学习等相关领域经验；**本科或以上学历；熟悉保险业务优先考虑； 2、熟练使用Python/Scala/Java中一门或多门语言；熟悉Spark/Hadoop/Hive等大数据处理技术，有阿里大数据生态Maxcompute、Dataworks、PAI项目经验的优先考虑；熟练使用Sql进行数据处理； 3、熟悉机器学习基本理论、数据分析常用方法论等相关理论知识，了解概率论与统计学基础； 4、有多类数据挖掘项目的实施落地经验，全链路打通并工程化部署，且能不断优化，进而产生业务效果； 5、自我驱动，能主动深入了解业务，适应业务变化；有良好的个人表达和组织沟通能力，推进项目开展。

公司介绍： 我们是一家专注于金融科技服务的创新公司，致力于通过技术手段推动金融行业的进步。我们拥有优秀的团队，注重员工发展和企业文化建设。 职位详情： 1. 职位职责： * 负责银行数据仓库的架构设计、开发和维护工作； * 负责数据平台的优化和改进，提高数据质量和性能； * 参与数据治理和数据安全相关的工作。 2. 任职要求： * 本科及以上学历，计算机、数学或相关专业； * 3-5年相关工作经验，有银行背景优先； * 熟练掌握数据结构和算法，熟悉至少一种主流数据库； * 具备出色的架构设计能力，能够独立完成复杂系统的设计； * 具备良好的沟通能力和团队协作精神； * 对数据敏感，具备较强的分析问题和解决问题的能力。 3. 福利待遇： * 五险一金，带薪年假，节日福利，定期团建活动； * 优秀的培训体系和职业发展机会； * 舒适的工作环境和便利的交通。 4. 工作地点：杭州市拱墅区（需要能接受远程面试） 5. 简历请发送至邮箱：****************（注意在邮件主题中注明应聘职位） 以上职位是我们正在招聘的数据开发工程师，希望有相关工作经验和符合我们要求的人才加入我们的团队。我们期待着你的加入，共同推动公司的技术进步。 公司文化：我们重视创新、协作和团队精神，鼓励员工持续学习和进步。我们的团队由一群热爱工作、充满激情的人组成，我们相信只有优秀的团队才能创造出卓越的成果。

团队背景 隶属于6767搜推工程策略组6767，是公司搜索与推荐业务的核心技术支撑团队。团队技术氛围开放，鼓励创新实践，团队成员具备丰富的分布式系统与海量数据处理经验。 岗位职责 作为大数据研发工程师，你将深度参与搜推业务链路的实时与离线数据处理体系建设，核心工作包括但不限于： 61基于Flink/Spark 构建用户行为数据的实时(或近实时)采集、清洗、聚合与特征计算链路，实现用户兴趣标签、行为序列、实时偏好等画像特征的更新与存储； 61设计高并发、低延迟的实时数据管道，对接搜索/推荐业务的实时请求，支撑个性化排序、精准召回等策略的实时反馈优化； 61通过Redis/Elasticsearch/OpenSearch实现画像特征的实时存储与高效检索，保障下游业务（如前端展示、策略调用）的低延迟访问。 61负责离线数据仓库的开发与维护（使用Spark/MaxCompute），完成海量用户行为数据的ETL、数仓分层建模与指标计算； 61基于阿里云Lindorm/MaxCompute/DataWorks等工具，优化数据存储成本与计算效率（如冷热数据分层、任务调度调优），支撑业务方的高效取数与分析需求； 61针对搜推业务中的复杂场景（如跨域数据关联、实时+离线特征一致性、大规模稀疏特征处理），设计可扩展的技术方案并推动落地； 任职要求 61**本科及以上学历，计算机相关专业，大数据开发相关经验； 616767熟练掌握并使用6767（Flink，Spark Spark SQL/DataFrame、DataWorks调度等），有海量数据（TB级以上）的ETL与数仓开发经验； 61熟悉消息队列（Kafka必备）、搜索引擎（Elasticsearch/OpenSearch加分）、缓存（Redis等）及云原生大数据组件（阿里云Lindorm/MaxCompute/DataWorks优先）的原理与应用； 61具备扎实的编码能力（Java/SQL至少一种），熟悉Linux环境与常用脚本工具，有分布式系统调优经验（如JVM调优、任务并行度优化等）。 61具有良好的沟通能力和组织协调能 6767加分项：6767 61有实时画像/风控平台建设经验，熟悉用户行为特征工程、规则引擎或模型推理链路集成； 61理解搜索/推荐业务逻辑，了解排序策略、召回链路与数据特征的关联性； 61对数据敏感，具备较强的业务抽象能力与问题排查能力（如通过日志/指标定位数据延迟、丢失或不一致问题）。

岗位职责 作为大数据研发工程师，你将深度参与搜推业务链路的实时与离线数据处理体系建设，核心工作包括但不限于： •基于Flink/Spark 构建用户行为数据的实时(或近实时)采集、清洗、聚合与特征计算链路，实现用户兴趣标签、行为序列、实时偏好等画像特征的更新与存储； •设计高并发、低延迟的实时数据管道，对接搜索/推荐业务的实时请求，支撑个性化排序、精准召回等策略的实时反馈优化； •通过Redis/Elasticsearch/OpenSearch实现画像特征的实时存储与高效检索，保障下游业务（如前端展示、策略调用）的低延迟访问。 •负责离线数据仓库的开发与维护（使用Spark/MaxCompute），完成海量用户行为数据的ETL、数仓分层建模与指标计算； •基于阿里云Lindorm/MaxCompute/DataWorks等工具，优化数据存储成本与计算效率（如冷热数据分层、任务调度调优），支撑业务方的高效取数与分析需求； •针对搜推业务中的复杂场景（如跨域数据关联、实时+离线特征一致性、大规模稀疏特征处理），设计可扩展的技术方案并推动落地； 任职要求 •**本科及以上学历，计算机相关专业，大数据开发相关经验； •​​熟练掌握并使用​​（Flink，Spark Spark SQL/DataFrame、DataWorks调度等），有海量数据（TB级以上）的ETL与数仓开发经验； •熟悉消息队列（Kafka必备）、搜索引擎（Elasticsearch/OpenSearch加分）、缓存（Redis等）及云原生大数据组件（阿里云Lindorm/MaxCompute/DataWorks优先）的原理与应用； •具备扎实的编码能力（Java/SQL至少一种），熟悉Linux环境与常用脚本工具，有分布式系统调优经验（如JVM调优、任务并行度优化等）。 •具有良好的沟通能力和组织协调能 ​​加分项：​​ •有实时画像/风控平台建设经验，熟悉用户行为特征工程、规则引擎或模型推理链路集成； •理解搜索/推荐业务逻辑，了解排序策略、召回链路与数据特征的关联性； •对数据敏感，具备较强的业务抽象能力与问题排查能力（如通过日志/指标定位数据延迟、丢失或不一致问题）。

工作内容： 1、根据业务需求进行数据业务开发，分析后台已有数据，理解数据维度和含义，并根据计算公式进行数据应用开发及分析。 2、参与数据治理工作，根据目前已有数据，解析数据依赖，编排数据拓扑结构，数据元数据结构优化；提升数据易用性及数据质量，统一数据口径，制定数据标准化规则。 3、对数据平台和执行引擎遇到问题时有一定的解决能力，负责 ETL 流程的优化及解决 ETL 相关技术问题，对数据稳定性和性能有一定的优化能力。 4、支撑采购供应链业务域的搜索、用户画像、推荐系统等业务的数据需求，确保输出时效性与准确性。 任职要求： 1、本科及以上学历，计算机相关专业，3年以上工作经验； 2、精通Python语言，能够使用python写数据分析算法； 3、精通FineBI、FineReport的开发、维护技术（有帆软高级工程师认证的优先）能够独立完成BI项目的开发； 4、精通数仓及BI系统业务建设流程； 5、熟练掌握SQL,能够熟练编写复杂的查询语句、存储过程、函数等,对常见关系型数据库(如Oracle、MySQL等)的性能优化有一定经验； 6、有良好的沟通和业务流程描述能力，书面表达能力，高度自驱。

if (your_passions.includes(‘coding’)) { switch(your_stacks) { case ‘Java’: case ‘Python’: case ‘Kubernetes’: case ‘Serverless’: console.log(‘Join AfterShip’); break; } } 岗位职责 1、负责建设商家端关键业务模块数据建设工作, 包括退货, 履约, 保险, 包裹查询等业务； 2、负责售后产品业务线数据仓库建设，承接端到端的业务需求以及交付物的质量提升； 3、参与制定数据采集规范和流程，统筹实施，建设数据指标体系数据模型，提升数据文化、实现数据价值； 4、设计开发业务数据服务体系，不断优化数据计算和访问性能，保证服务高质量稳定运行； 5、和产品经理一起推进项目需求落地，将业务和产品需求转变成为技术实现方案，控制项目风险以及完成任务拆解。 岗位要求 1、本科及以上学历，具备基本的英语读写能力； 2、5 年及以上数仓开发相关经验，熟练掌握 Python/Java/Scala； 3、精通基于 SQL 的数据建模，熟练设计和实现复杂的数据结构，考虑多个用户的需求并持续进行优化； 4、了解实时框架 (Flink, Spark) 的使用与调优，对某项数据库技术有深入理解，如 Clickhouse, Doris, MySQL, HBase； 5、对代码质量有追求，具备良好的面向对象编程经验，熟悉常用的设计模式，具有较强的架构设计能力； 6、积极主动、责任心强，具备优秀的逻辑分析和问题解决能力，具备良好的学习能力和团队协作能力。 加分项 1、具有 AWS、GCP 等云平台的使用经验； 2、熟悉大数据 SaaS 平台产品与技术体系，有复杂业务系统从 0 到1 的构建经验； 3、熟悉数据产品端到端研发经验，有 CDP、DMP、CRM 等数据产品研发经验； 4、英语可作为工作语言。 为什么加入我们 1、朝阳行业：国际电商 SaaS 服务赛道，国际一线投资机构加持； 2、稳健发展：团队稳健扩张，业务规模及营收每年持续稳健增长； 3、多元文化：团队来自全球 20 多个不同城市，国际化视角、扁平化管理； 4、极客氛围：拥抱开源技术，实践敏捷开发，崇尚通过工具和自动化来解决问题； 5、特色福利：AI 学习基金、 一对一帮带、内部商城、提供 MacBook 及可升降办公桌。

岗位职责 1、监管数据映射脚本开发，监管数据需求分析及数据映射关系分析。 2、熟练掌握SQL语言，熟悉shell脚本编写。 任职要求 1、本科及以上，计算机/数学类相关专业，3年以上相关工作经验。 2、熟悉银行业务，包括但不限于存贷款业务，投融资业务，票据业务，同业业务。熟悉监管制度，包括但不限于1104，EAST，人行大集中，金融基础数据，一表通。 3、有良好的沟通交流能力，善于理解业务人员的问题，有对接业务人员的经验，有开发经验。

岗位职责： 1. 负责 TDengine 数据库内核在 Windows 平台上的开发和问题解决 2. 日常工作内容主要包括：解决 Linux/Windows 平台上的产品功能问题、性能问题以及产品稳定性问题。 任职要求： 1. 深厚的 C 语言开发背景； 2. 熟悉 Linux/Windows 平台底层技术：文件系统，网络等； 3. 开发过大型产品或者分布式系统，如果有数据库或者存储管理类产品的开发经验更好； 4. 如果 2 不具备，要求开发过 Windows 上的底层软件（比如驱动）； 5. 高水平的架构设计能力和编程能力； 6. 有流计算经验优先考虑。

管理过团队的来 【岗位职责】 1、主导公司数据平台的搭建，核心负责企业级数据仓库的建设，包括数据分层、数据清洗、数据库和表结构的设计和数据分析，以及数据开发的落地实施； 2、建立数据质量管理体系，开发分析型系统的数据报表，完成从数据建模到数据计算的开发工作； 3、数据资产化的落地，构建数据服务的API设计和开发，支持业务系统的数据对接和调用； 4、研发管理与项目交付：统筹数据项目的研发工作，确保项目按时交付、高质量上线； 5、对AI及算法有兴趣，做过AI模型搭建、调试的尝试，以及落地应用； 【经验要求】 1. 计算机、数学相关专业本科以上学历（硕士优先），在大平台数据开发经验优先； 2. 有过完整的数据体系搭建的经验，包括数据治理、指标体系搭建、数据挖掘和模型管理等，对数据质量、数据资产、元数据管理等有实战经验； 3. 对机器学习、自然语言处理等AI核心技术有一定了解，对AI模型在垂直行业的应用有关注，有尝试的经验； 4. 有一定团队管理经验的优先，在跨团队协作、资源调配和技术问题协同解决方面有实际成果；