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职位职责: 1、保障全公司包括抖音、国际化短视频、广告等业务的数据稳定性,提升数据平台服务产品质量,保障业务的持续可用; 2、基于运维经验、工具、平台对线上事故快速响应提升处理效率,同时优化运维体系,推动提升服务可靠性、可扩展性,保障系统SLA,同时推进运维自动化提效; 3、通过持续的全方位运营,包括运维规范及最佳实践、监控及可用性指标、历史事故等,为数据高可用架构设计和选型提供指导,同时能够系统性排查架构风险隐患,推进改进项落地; 4、参与大数据运维平台的研发、自动化建设与持续迭代,引导产品的运维模式向数字化,智能化方向发展演进。 职位要求: 1、计算机相关专业,本科及以上学历; 2、3年及以上SRE运维经验,熟悉运维体系建设与稳定性保障; 3、熟悉Linux、网络等系统运维技能,具备运维问题分析、应急解决以及性能调优等能力; 4、熟悉至少一门编程语言,包括但不限于:Shell、Python、Java、Scala、PHP、Go等; 5、具备良好的沟通表达、团队协作以及自驱能力,促进跨团队的合作; 6、有大数据稳定性问题排查经验,具备清晰排查思路,具备快速定位问题能力加分。
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岗位职责: 1、负责挖掘与分析各类业务数据建立用户画像,并通过算法模型提升风控和反欺诈能力,以数据动风险决策,并提升决策效率; 2、挖掘业务需求,基于对机器学习的理解,定义不同场景下的数据解决方案,并选择有效的算法解决可能遇到的数据、场景相关问题,提升模型的性能和稳定性; 3、配合开发人员和大数据工程师完成模型的上线运行,并进行模型的监控、维护和调整; 4、跟踪模型或方案产生的业务影响,与各业务部门紧密合作,推动数据化决策。 任职资格: 1、**本科及以上学历,统计学、数学、经济学、金融等相关专业,并在数据挖掘相关工作上有1-3年工作经验,金融信贷行业的工作经验更佳。 2、扎实的机器学习和数据挖掘理论和技术基础; 3、有一定的PYTHON 和 SQL使用能力,熟悉常用数据统计、分析和建模方法; 4、较好的团队合作精神和沟通能力; 5、优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性的问题充满激情; 6、有一定英文沟通能力。
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职位职责: 1、负责国际化电商业务的大数据项目整体架构规划; 2、负责指导工程师进行技术验证与实现,核心技术问题的攻关,解决项目开发过程中的技术难题; 3、负责项目对外技术沟通,具有较强的沟通,表达和文案能力; 4、根据公司项目和业务发展特点,负责研究相关大数据前沿技术。 职位要求: 1、熟练使用Hadoop及Hive,熟悉SQL、Java、Python等编程语言; 2、有超PB级别大数据处理实战经验,熟悉整个大数据的完整处理流程,优秀的问题解决能力; 3、善于沟通,对业务敏感,能快速理解业务背景,具备优秀的技术与业务结合能力; 4、6年以上数据仓库或大数据开发,丰富的实时或者离线数据体系建设经验。
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岗位职责: 1. 大数据平台组件运维及优化,进行必要的二次开发; 2. 数据湖、数据仓库技术研究及落地; 3. 实时、离线数据产品设计及开发。 任职要求: 1. 本科及以上学历,计算机及相关专业; 2. 3-5年Java/Scala开发经验,熟悉多线程编程; 3. 熟悉大数据生态相关技术,有二次开发经验者优先; 4. 熟悉实时及离线数仓架构及开发流程,有Phoenix/StarRocks使用经验优先; 5. 熟悉常见设计模式,熟悉如Spring/SpringMVC/Mybatis等主流框架; 6. 有较强的学习能力与逻辑思维能力,良好的团队合作精神。
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工作职责 1、负责大数据相关系统的开发、测试、部署及上线工作,参与代码评审,确保开发质量; 2、参与业务部门临时数据分析需求,合作开展专项数据分析工作; 3、协助运营人员处理生产问题并提供技术支持,解答业务部门反馈的数据问题及各类咨询; 4、参与公司数据分析需求调研、评估、系统分析及架构设计工作。 任职要求 1、本科及以上学历,计算机、数学、统计学、管理信息类相关专业; 2、熟悉关系型数据库如Oracle、Postgresql等的使用、可熟练编写SQL实现业务逻辑,了解SQL性能调优; 3、熟悉Hadoop生态圈组件,包括但不限于Hive、Spark、HBase、Kylin、Flink、ES、Kafka等; 4、具备良好数据分析及处理能力,熟悉常见的数据处理工具,如ETL、BI工具、Python等; 5、具有较强的责任心和服务意识,良好问题分析及处理能力。
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1、负责车联网大数据应用平台相关系统研发、优化、及系统架构等相关工作; 2、深入发掘和分析车联网大数据应用相关业务需求,提出技术及产品改进建议,输出技术方案和系统设计; 3、具有一定的技术架构思维,确保设计的技术方案、开发的代码有较高性能、质量保障、扩展性,前瞻性; 4、对技术有较强的钻研及学习精神,能够深入了解开源技术、现有系统技术等相关技术原理,出现问题时能够通过较强的技术手段较好的解决问题。 1.工作经验:5年以上Java全栈开发经验,有前端开发经验优先, 有大型分布式、高并发、高负载、高可用型系统设计开发经验者优先,具有车联网大数据应用平台开发及架构相关经验优先 2.其他: ①、Java基础扎实,熟悉Java虚拟机原理、Java高级特性和类库、Java网络与服务器编程、Java多线程编程以及常见开源产品 ②、精通掌握Spring等开源框架,对spring boot、spring cloud等微服务开源框架有深入了解,熟练掌握主流的前端技术 ③、熟悉现有互联网常用的缓存、消息队列、数据库及中间件技术 ④、熟悉微服务设计与开发,有Docker/K8s相关经验 ⑤、熟练使用Linux系统,有CI/CD经验 ⑥、具备模块或子系统的架构设计能力,掌握常见的架构设计方法和模式,理解大型网站所需要用到的架构和技术 ⑦、熟悉敏捷开发,有良好的表达和沟通能力
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(此岗位需要在南京或者深圳办公) 岗位职责: 1.大数据新技术规划、调研、选型及推广落地。 2.负责大数据组件内核开发优化,推进组件容器化,进行组件二次开发与适配等工作。 3.日常负责大数据框架组件的性能优化,稳定性保障,异常监控及线上问题对接解决。 4.参与平台功能研发,提供业务系统化的解决方案。 任职标准: 1.至少6年以上相关经验,有扎实的计算机编程基础,精通java/scala,熟悉jvm的原理和调优。 2.精通spark/hive/flink组件原理和内核优化,有超大规模数据计算的架构设计和优化经验。 3.掌握大数据行业趋势,熟悉Kubernetes/Docker,有组件容器化相关经验。 4.具备较强的问题解决能力,能独立分析和攻坚复杂的技术难题。 5.有公有云使用经验者优先。 6.有良好的服务意识、沟通能力和团队协作精神。
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工作职责 1.负责自动驾驶数据平台、仿真平台、标注平台、训练平台及相关工具链的架构设计和研发工作,打造符合前瞻、量产智驾技术研发需要的数据闭环 2.负责大规模、可伸缩计算集群系统的解决方案的设计和搭建,以及核心技术的研究、开发和优化,负责平台长期运维支持和架构优化 3.负责自动驾驶软件系统框架架构设计和开发,与硬件、算法和测试团队合作,持续集成并优化自动驾驶系统 4.负责量产车型的数据驱动影子模式、数据记录等车端功能设计、系统架构和开发 工作要求 1.学历要求:**本科及以上学历,英语CET-4及以上, 2.工作经验:具有6年及以上相关工作经验,特别优秀者可适当放宽 3.其他: ① 计算机科学与技术、软件工程专业、自动化控制专业、人工智能等相关专业优先 ② 满足以下条件之一: 1)熟悉软件开发流程、具备扎实的算法和数据结构、算法、操作系统、网络、数据库等知识 2)熟悉几何、计算机图形学、动态系统建模等理论和方法 3)精通C/C++/Go/Python/nodejs一种或多种编程语言,熟悉HTML/CSS/React/REST 4)熟悉Linux/RTOS环境下开发与调试,有嵌入式操作系统和实时操作系统的内核或驱动开发经验,有多进程多线程、中间件、计算机视觉应用(OpenCV)、CUDA、TensorRT等开发经验优先 5)有丰富的Gin/Pylons/Django Web框架开发经验 6)熟悉PyTorch,TensorFlow,TensorRT等深度学习框架,有模型训练、调优相关经验 7)熟悉Spark/K8S相关技术,有相关开发经验,有过海量数据系统开发经验优先,有过集群系统开发、部署和优化经验优先 8)熟悉软件开发流程以及DevOps完整流程,熟悉DevOps相关系统原理,有相关工具和使用经验、如Jenkins,Argo, K8S,Docker,Kubernetes等 ③ 工作认真负责,具有良好的团队合作能力、沟通协调能力和学习能力 ④ 有Tier 1或主机厂相关工作经验优先
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岗位职责: 1.负责CDH大数据平台的安装和部署; 2.负责CDH大数据平台各组件的性能优化; 3.负责CDH大数据平台各组件的运行维护和状态监控; 4.负责新技术调研,并能在团队内进行推广应用。 任职资格: 1.理解大数据计算原理,精通Hadoop/Spark体系,了解大数据平台运营基本思路; 2.熟悉HDFS、HBASE、KUDU、SPARK、HIVE等hadoop核心组件,具有两年以上hadoop/Spark技术的运维经验; 3.理解MapReduce计算框架的思想,熟悉分布式计算模型; 4.至少精通一种大数据开发语言,如JAVA、scala等; 5.至少熟练使用一种脚本语言,如Shell、Python等; 6.热爱技术,工作认真、严谨,有团队精神。
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工作职责 1、针对个险业务(如增员、代理人培训、销售转化等)构建数据模型,挖掘潜在业务规律,完成业务场景落地; 2、使用数据挖掘、机器学习、大模型等技术,设计线上线下实验方案,开发部署整个系统,持续迭代业务效果。 任职要求 1、本科及以上学历,计算机或统计学、数学、机器学习相关专业优先,硕士优先; 2、1-3年数据挖掘、机器学习领域经验; 3、精通数理统计,掌握常用机器学习方法,例如:逻辑回归,GBDT、Xgboost、lightGBM等模型和实践技能; 4、了解大模型的基本原理及应用,具备大模型应用经验和模型服务化经验优先; 5、扎实的编码能力,熟练掌握Python和Hive,熟悉数据结构与机器学习模型;掌握C++者优先; 6、有较强的人际沟通、协调能力,具备与业务人员沟通数据需求的能力,有良好的团队合作精神; 7、有在机器学习、数据挖掘等领域顶会期刊的论文发表、参加业界数据挖掘比赛获奖者优先。
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岗位职责 : 1、数据仓库和数据处理:负责大数据平台的数据仓库、数据治理和数据模型的设计与开发工作。进行日常数据报表开发,理解业务需求,发挥数据价值。 2、数据服务开发:负责离线和实时数据服务的设计、开发、性能调优和效果优化。构建和维护数据管道,处理ETL过程,确保数据质量和准确性。 3、技术研究和应用:参与相关项目的数据需求的实现,设计和编码工作。参与开发过程中相关技术的研究和验证。 4、平台运维和质量管理:负责大数据平台的数据及相关的应用开发、调优及维护。完成日常数据质量的监控,参与大数据平台的日常运维工作。 5、针对数据一致性、准确性、及时性,制定数据管理与治理机制,提升数据易用性、可用性及稳定性; 任职要求 : 1、本科及以上学历,计算机相关专业,3-5年以上数据开发经验; 2、具备至少一个完整的大数据平台和BI系统实施经验,熟知平台建设各环节工作,包括数据采集、数据落地、仓库建设、数据平台搭建、数据应用产品开发 3、熟悉基于推荐系统的数据仓库建设方法论,有数仓模型设计及ETL开发经验;有数据仓库分层架构设定经验者优先; 4、熟悉Hadoop生态相关技术,如Hive、HDFS、Impala、Spark、Presto、Flink、Hudi、Elasticsearch、HBase、Druid、Kylin等,有基于分布式数据存储与计算平台应用开发经验,有较为系统的海量数据性能处理经验; 5、熟悉java、scala、python等语言,熟悉微服务,分布式架构,熟悉springcloud,springboot等技术开发; 6、熟悉数据仓库原理,有离线数仓、实时计算、数据挖掘、ETL、用户画像、数据可视化等设计与开发经验; 7、熟悉MySQL、PostgreSQL、NoSQL等数据库中至少一种数据中心建设方案,可以进行产品的独立部署、高可用架构和性能优化,熟悉开源社区解决方案; 8、熟悉阿里云大数据组件E-MapReduce、Dataworks、MaxCompute和国际AWS的EMR相关数据产品等,市场常见BI产品(superset、FineBI、神策数据)等相关组件者优先; 9、较强的学习能力和技术钻研能力、有自我驱动意识,对数据采集、数据治理、数据开发、数据分析、数据建模、算法等有深刻认识和实战经验。 期待您的加入哟,我们为您准备丰厚福利待遇: 【法定福利】:公司按国家规定购买五险一金+商业保险(员工本人及子女商业保险)+带薪年假; 【节日关怀】:节日福利礼品,以及节日礼金; 【公司福利】: 机场及高铁的贵宾服务(龙腾卡权益)+年度员工健康体检+平安360服务(在线问诊、VIP挂号及重疾紧急入院服务)+年度2次免费洁牙服务 公司提供咖啡、零食、下午茶 员工活动、旅游及团建,不定期举办聚餐、唱K、电竞赛、篮球赛、拓展、旅游、生日Party等 【学习与培训】:助力职业发展与提升,内外训双引擎发力助你高速发展 【晋升机会】:公司设立良好的晋升机制和广阔的发展空间。
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岗位职责: 1. 负责业务系统基础环境的建设、维护和管理,推动线上服务稳定性建设,提升服务的可靠性、可扩展性,保障系统SLA; 2. 负责持续优化运维解决方案,包括但不限于智能调度、弹性扩容、精细化监控、容灾预案等; 3. 建立和完善规范化的运维体系,保障生产系统可靠,安全,稳定地运行; 4. 不断研发与探索运维自动化及智能化途径,提升运维效率,降低运维成本; 工作要求: 1. 本科及以上学历,计算机软件及相关专业,3年以上工作经验; 2. 熟悉Linux操作系统、计算机网络等,基础知识扎实; 3. 熟悉Docker、K8S容器平台的使用及原理,能定位异常; 4. 熟悉并掌握各种中间件及基础组件的部署和使用,比如etcd/dns/elasticsearch/prometheus/grafana/nginx等; 5. 熟悉和使用过业界云平台:腾讯云、阿里云等优先;熟悉大模型基础架构运维优先 6. 熟悉并擅长Pyhon、shell、go等脚本语言的任意一种,并能使用脚本来完成日常系统运维工作; 7. 具有良好的线上安全意识,有责任感,工作积极进取,乐于持续学习,抗压性强,有良好的服务意识和团队精神;
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if (your_passions.includes('BigData')) { switch(your_stacks) { case 'Java': case 'Scala': case 'Python': console.log('Join AfterShip'); break; } } 岗位职责 1、负责公司级通用语义层 Semantic Layer 的整体架构设计、技术选型与核心模型构建,从源头解决数据孤岛和口径不一的问题,确保指标和业务口径在全公司的统一性与权威性; 2、与数据仓库团队、BI 团队建立并推行公司的数据建模与指标管理规范与流程,推动数据治理策略的执行,推广语义层的价值和使用方法,提升全公司的数据消费效率与体验; 3、持续监控和优化语义层的查询性能、数据时效性和系统稳定性,保障服务质量。同时,跟踪业界前沿(如 Headless BI、Data Fabric),结合业务发展,持续推动数据架构的演进与创新。 岗位要求 1、**本科及以上学历,3 年及以上数据平台或数据架构相关经验,拥有参与或者主导构建企业级数据建模体系或指标平台的成功经验; 2、 精通数据仓库建模理论(如 Kimball 的维度建模、Inmon 的范式建模)和范式理论,具备将复杂业务场景抽象和范式化为可复用数据模型的能力,拥有丰富的 SQL 调优经验; 3、熟悉主流的大数据技术栈(如 Spark、 Flink、 Iceberg),对至少一种主流 OLAP 引擎(如 ClickHouse、StarRocks、Apache Doris)有深入的实践经验; 4、熟悉 Apache Calcite、Antlr4 等 SQL 解析与优化框架,对 dbt、Cube、LookML、 AtScale 等至少一种语义层/指标平台框架或工具有深入理解或实际应用经验; 5、具备出色的业务理解和沟通协调能力,能够与数据参考、数据分析师和产品经理等不同角色进行高效协作,准确地将业务需求转化为可落地的技术方案。 加分项 1、熟悉至少一种主流云平台(AWS、GCP)的数据产品生态(如 Redshift、 BigQuery等),有云上数据架构设计经验者优先; 2、对 Headless BI、 Data Fabric 等现代数据架构理念有深入研究和独到见解者优先。 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。
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岗位描述: 1、应用前沿和经典算法,在部门业务数据上挖掘数据价值,提升人工效能,包括但不限于(LLM、NLP、图像识别等各方面) 2、分析各项影响业务提能增效的因素、各项业务细节,结合业务方向,给出可落地的整体的开发优化方案; 3、与产品/运营等配合,推进优化方案落地执行,带来业务的实际效率提升;岗位要求: 岗位要求: 1、本科及以上学历,理工科专业背景者优先考虑,2年以上数据分析相关工作经验; 2、较强的逻辑思维能力、数据敏感度,擅长利用数据发现问题及解决问题; 3、熟练掌握基本的机器学习挖掘模型,对数据挖掘的理解不仅限于模型的应用,能把各类算法融合应用,并有相应的项目落地经验; 4、熟悉深度学习模型框架优先,限于tensorflow/pytorch/keras之一,掌握基本的nlp、cv算法应用能力,如文本分类,聚类,图像分类等。 5、扎实的工程能力,熟悉SQL,ES等主流数仓工具的使用,善于应用python等技术进行数据清洗,掌握模型开发、量化、部署能力; 6、较好的主动性和分享精神,良好的沟通和协作能力。
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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。
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