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。

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、负责数据仓库架构设计、建模和ETL开发； 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，熟练掌 SQL/Python/Java/Hive/Spark/Kafka/Flink中的多项； 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； 5、较好的英文沟通能力是加分项。

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）。

【岗位职责】 1、负责基于hive、spark、flink技术的大数据平台需求分析、设计及开发工作； 2、负责基于datax、HQL、传统ETL 或基于spark、flink的大数据平台数据抽取、清洗、转换、加工等入仓的开发，优化大数据平台跑批作业； 3、负责使用Dolphinscheduler（海豚调度）批量配置跑批调度任务及调度优化工作； 4、负责使用flink采集并加工kafka、binlog等数据源。 【岗位要求】 1、能熟练使用大数据基础组件，不限于hdfs/kudu、hive、impala、yarn、Tez/spark、flink、hbase、sqoop、flume、datax、elasticsearch、kafka等，熟悉相关架构和原理，有一定的组件性能调优能力； 2、有CDH/CDP平台使用经验，熟悉基于Cloudera Manager的平台使用管理； 3、具有airflow/azkaban/xxl-job/Dolphinscheduler等一种基几种调度工具的开发使用经验，有Dolphinscheduler使用经验优先； 4、具备海量数据采集、加工、分析处理、高并发查询等数据平台的开发设计能力，并有具体的构建海量数据存储、离线/实时数仓等项目实施经验； 5、具有金融行业大数据平台实施项目经验； 6、了解常见的大数据产品和技术路线，如：ClickHouse、Doris、GBase、Kylin、Linkis、Flink CDC、Hudi/Iceberg等更优； 7、学习能力强，适应能力好，有强烈的责任心，主动关注数据发现问题并提出解决方案，具备良好的沟通能力及团队合作精神。

岗位职责： 1.负责ETL相关开发工作，深度参与数据仓库的建设与优化，保障数据存储的高效性与稳定性，支撑公司战略级数据项目的落地。 2.主导复杂数据处理流程的开发与优化，基于 Python 编写高性能的数据处理脚本，结合 spark、pandas、duckdb等进行大规模数据清洗、转换与分析，实现数据挖掘与机器学习模型开发，推动数据价值的深度挖掘。 3.设计和维护基于 Airflow 的工作流调度系统，实现数据处理任务的自动化调度与监控，确保数据处理任务按时、准确执行，提升数据开发与运维效率。 4.与业务部门紧密协作，深入理解业务需求，将业务逻辑转化为数据解决方案，通过数据驱动业务决策，助力业务增长。 5.研究大数据领域的前沿技术，持续优化数据开发技术栈与流程。 任职资格： 1.具备 3 年及以上大数据开发相关工作经验，拥有丰富的大数据项目实战经验，能够独立承担复杂数据开发任务。 2.熟练掌握 Python 编程，具备基于 Python 的大数据开发工作经验，能够运用 Python 进行高效的数据处理与算法实现。 3.熟悉数仓建设方法论   1)熟悉etl分层建设方法   2）熟悉主题建设方法，能独立抽象主题，建设主题，并且物理化和性能调优   3）熟悉常用的BI系统建设方法，理解实现原理，理解各个工具使用场景 4.精通大数据开发相关技术栈，包括但不限于 Hadoop、Spark、Hive 等，能够熟练运用这些技术进行数据处理与分析。 5.熟练掌握 Airflow，能够基于 Airflow 进行工作流设计、调度与监控；熟练使用相关技术进行数据处理与分析并能够运用其实现常见的数据挖掘与机器学习算法。 6.熟练掌握sql和调优。 7.熟练掌握python。 加分项 1.具备统计学、数学建模等相关知识，能够运用统计方法进行数据分析与模型构建。 2.有分布式系统开发、数据可视化开发经验者优先。 薪资待遇 ****，我们提供具有竞争力的薪酬体系与广阔的职业发展空间，期待优秀的你加入！

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。

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。

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。

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。

工作职责: 1、负责数据中台/数据仓库的模型架构设计和研发； 2、负责大型金融机构企业数据仓库模型设计，将源系统离散的数据按照各类主题进行建模，通过数据集成和质量管控，解决企业的数据使用问题； 3、参与数据治理工作，推动数据治理体系落地，参与数据标准，元数据管理，数据质量监控等数据管理工作； 4、理解并合理抽象业务需求，发挥数据价值，参与数据仓库/数据集市/数据应用等的设计与数据建模，与业务，BI团队紧密合作； 任职资格: 1，3年以上数据中台/数据仓库/数据平台相关经验；具备乙方或者大型实体企业内部的数据建模项目经验，优先考虑；**本科或以上学历； 2，具备数据中台/数据仓库和数据建模能力；熟悉建模理论与方法，熟悉维度建模，能够按照需求正确划分主题，产出概念模型，业务模型，逻辑模型等；熟悉数据仓库总线矩阵设计和数据仓库项目的实施流程 3、具有1年以上的数据仓库建模经验，了解IBM和teradata的FS-LDM的建模方法，并有至少1个以上的的金融企业数据仓库建模实际落地经验；熟悉保险行业业务更佳； 4，具备团队管理能力，有项目管理经验；个人具有良好的数据分析、逻辑推理能力，良好的学习能力与团队精神，工作热情努力、积极主动、高效负责。 5、了解大数据开发技术，包括Hadoop,Hive，Spark，Flink，Kafka等大数据框架原理及应用，有阿里大数据生态Maxcompute、dataworks项目经验的优先考虑。对常见数仓技术体系：Kylin、Doris、Clickhouse、Hive、Spark、Flink、Kafka等，有其中一个或多个有实际研发经验；

职位描述 1、加入高德地图的商业智能BI团队，深入理解高德核心业务，为决策层评估业务价值、进行业务决策等提供数据支撑； 2、数据研发：参与高德地图打车、搜索等核心业务的数据仓库、数据产品建设，参与数据治理并沉淀业务数据资产； 3、数据挖掘：基于高德地图的海量日志，通过算法模型挖掘有价值的业务信息，指导高德地图的产品迭代。 职位要求 1、计算机、数学、统计或者相关专业本科以上学历； 2、熟悉Java/Python，精通SQL，具有5年以上数据研发经验； 3、熟悉HADOOP大数据平台架构：HDFS/HBase/Hive/MapReduce，熟练掌握MapReduce程序开发，了解实时计算，有使用过Flink、Spark Streaming等开源实时流引擎的优先； 4、对数据仓库系统架构具有良好的认知，理解数据分层、数据倾斜、错峰调度等理念，并具有相关实战经验。

工作职责: 1.数据同步与ETL开发： 负责设计、开发、测试和维护数据同步、抽取、转换和加载（ETL）流程，确保数据高效、准确、稳定地从源系统流向目标系统。 2.数据同步通道部署与运维： 负责使用OGG、DSG等数据同步工具进行通道的部署、配置、监控、调优和故障处理，保障数据同步通道的稳定运行。 3.日常数据开发与运维： 使用Python、Java等编程语言进行日常数据开发任务（如脚本编写、自动化任务开发）和数据运维工作（如数据质量检查、任务监控、问题排查）。 4.数据库开发与操作： 熟练编写和优化SQL脚本，基于Greenplum、Oracle、MySQL、PostgreSQL等主流数据库进行数据查询、分析、转换和存储过程开发等。 5.数据运维程序开发：根据业务需求，开发数据清洗、转换、入库等相关的运维程序和工具，提升数据处理效率和自动化水平。 6.数据质量保障：参与数据清洗规则的制定与实施，确保入库数据的准确性、完整性和一致性。 任职资格: 1.工作经验： - 3年以上数据开发相关工作经验。 - 具备以下经验优先： 1）有使用 OGG (Oracle GoldenGate) 或 DSG 等数据同步工具的实际部署、配置或运维经验。 2）了解ETL工具（如 Informatica, DataStage, Kettle 等）或调度工具（如 Airflow, DolphinScheduler 等）。 2.技术能力： - 熟练掌握 Python 和 Shell 脚本编程，能够独立完成开发任务。 - 精通 SQL 语言，具备复杂查询、性能调优、存储过程编写等能力。 - 熟练使用至少两种主流数据库（Greenplum, Oracle, MySQL, PostgreSQL）进行开发、管理和优化，理解其核心架构与特性。 - 了解至少一种国产或新兴数据库（如 OceanBase, TiDB, 人大金仓(KingbaseES)）的基本原理和使用方式。 - 熟悉 Linux 操作系统（如 CentOS, RedHat, Ubuntu 等），掌握常用命令、系统管理、环境配置和脚本执行。 - 加分项 (非必需，但优先考虑)： 1）具备一定的 Java 开发能力。 2）熟悉数据仓库建模理论（如维度建模）。 3）有大数据生态组件（如 Hive, Spark, HDFS 等）的使用经验。 4）了解容器化技术（Docker, Kubernetes）。 3.其他要求： - 具备良好的学习能力、分析问题和解决问题的能力。 - 工作认真负责，有较强的责任心和团队协作精神，能承受一定的工作压力。 - 具备良好的沟通能力，能够清晰表达技术方案和问题。

技术能力： 1.参与过数据仓库或数据中台架构方案讨论； 2.会使用数据etl开发工具，如Datastage.oozie.Datax等； 3.精通etl架构，有一定的etl开发经验，了解日常作业的部署和调度 4.熟练便用Shell/Per l/Pvthon脚本至少1-2种； 5.熟悉hadoop，了解Hdfs、hive、spark等相关技术栈； 6.熟悉主流数据库技术，如hive、oracle等，能熟练编写SOL语句并会调优； 7.有独立技术问题排查和分析能力重点考虑。 业务能力： 1.熟悉金融大资管领域投资的业务知识； 2.了解资讯、交易、估值系统业务知识。 工作经验： 1.3-5年以上数据开发工作经验； 2.有金融行业数据实施经验，资管行业优先； 3.熟悉金融行业业务系统；如：资讯数据、估值系统、炎易系统等并且参与过生题域模型设计，mapping映射者优先； 4.有领导小型团队开发经验优先。 沟通技巧： 1.能够独立与产品、开发等团队良好的工作沟通； 2.清晰表达自己的观点同时富有逻辑性； 3.与客户交流能够清晰表达自己观点同时有丰富的逻辑思维。 软技术： 1.计算机、金融或其他相关专业本科及以上学历，扎实的计算机基础； 2.能适应一定频率的短期出差； 3.充满工作热情，责任心强，抗压、学习能力强，有团队合作精神。

采用hive+clickhouse、Doris技术架构。 1. 基于公司数据建设需要，完成数据平台构建、数据内容开发等工作。包括：数据平台基础设施建设、数据采集、ETL、数仓及数据集市、数据应用产品等开发工作； 2. 充分理解需求文档，基于此进行自测，交付高质量的开发代码和数据内容； 3. 工作中对数据平台基础设施、数据内容建设等工作主动深度思考，提升效能并积极建言、促进组织和系统发展； 4. 熟练使用MySql、Clickhouse、Doris等主流数据库的一种或多种、编写优秀的存储过程、熟悉shell脚本语言，有良好的代码习惯； 5. 熟练使用至少一种以上ETL开发工具，例如kettle、Sqoop、Datax等； 6. 熟悉Hadoop、Hive、Hbase、Spark、SparkSQL、Kafka等分布式框架原理，有相关的调优、开发及调优经验； 7. 有ETL项目完整开发经验，零售项目经验优先； 8. 具备良好的逻辑思维能力，能够对实际问题进行抽象、设计和编程。良好的沟通协作及快速学习能力，自驱力强； 9.计算机相关专业本科及以上学历。