• 30k-60k 经验不限 / 本科
    内容资讯,短视频 / D轮及以上 / 2000人以上
    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。
  • 15k-30k 经验3-5年 / 本科
    内容资讯,短视频 / D轮及以上 / 2000人以上
    职位职责: 1、支持字节跳动研发团队,作为接口人满足业务团队日常招聘需求; 2、负责端到端招聘流程管理,深刻理解业务,把握招聘需求,为快速发展的团队搭建优秀的人才梯队; 3、参与/负责团队内高端人才寻访,以及面试,offer,入职跟进等全流程管理; 4、管理招聘渠道,如猎头/招聘网站等资源管理; 5、负责招聘相关项目,如校园招聘、人才mapping、高端人才招聘等; 6、分析招聘数据及漏斗,提升招聘有效性。 职位要求: 1、**本科及以上学历 ,5年以上招聘领域经验,甲乙方皆可; 2、良好的项目执行能力和推进能力; 3、优秀的沟通能力和解决问题能力,较高的人际敏感度和影响力; 4、热爱招聘,自我驱动力强; 5、有IT/互联网研发相关招聘经验者优先;有批量招聘经验者优先;有高端招聘经验者优先; 6、有行业头部研发人才**经验者优先; 7、有海外人才回流招聘经验者优先。
  • 17k-18k·16薪 经验1-3年 / 本科
    社交媒体 / 上市公司 / 2000人以上
    工作职责: 1、微博企业蓝v&品牌号产品使用偏好分析,包括但不限于产品分析、用户分析、运营分析,给出可落地的策略建议,形成报告。 2、数据分析的工具支持,包括但不限于 数据模板、数据看板,需求收集、落地、迭代。 3、负责品牌号数据中心的产品运营工作,推动产品优化迭代、提升产品价值。 职位要求: 1、本科以上学历,数学、统计学相关专业优先; 2、有2年以上互联网公司业务数据分析相关工作经验; 3、熟练使用sql、python等数据处理及分析软件; 4、具有良好的数据逻辑分析能力,能主动发现业务问题和诉求,对接协同业务方推进业务优化。
  • 15k-25k 经验3-5年 / 本科
    电商,消费生活 / 不需要融资 / 500-2000人
    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。
  • 35k-50k·13薪 经验10年以上 / 本科
    科技金融,人工智能服务 / 上市公司 / 500-2000人
    岗位职责: 1、负责信贷行业相关的数据分析,包括不限于决策支持、用户增长和产品迭代、项目评估等数据分析和洞察; 2、建立业务模型,梳理指标体系,对业务进行日常监控和经营分析; 3、协助业务部门进行策略制定与拆解,通过数据分析输出策略建议和效果反馈,不断改善业务结果,提升业务效率; 4、管理数据分析团队,包括制定团队目标、进行工作规划、分配工作、管理产出等。 任职要求: 1、统计、数学、信息技术等本科以上学历,10年以上相关工作经历; 2、精通SQL,了解并会使用QuickBI等数据看板软件; 3、对信贷行业商业逻辑有较好的理解和思考,有策略制定的成功案例; 4、有数据分析团队管理经验。
  • 15k-30k 经验5-10年 / 本科
    数据服务 / B轮 / 150-500人
    岗位说明: 1. 针对重点行业(能源电力、大型装备、金属冶炼、半导体、精密电子等行业)的智能制造与数智化升级,利用设备和生产数据,灵活运用数据分析相关技术解决客户实际业务问题; 2. 基于公司的数据平台产品,开展如下工作:数据预处理、特征工程、数据分析模型的开发、测试和部署、并支持相关数据分析应用的开发和落地。 岗位要求: 1. 精通统计分析、时序数据和关系数据处理,了解常用数据挖掘/机器学习等算法,有将数据算法实际应用于设备健康、故障诊断、质量追溯、工艺优化等实际项目的经验。 2. 精通数据分析语言Python及常用的算法包的使用(如numpy, pandas, scipy, sklearn, tsfresh, matplotlib, seaborn, pyecharts, plotly等),有实际项目代码开发经验。 3. 工业专业教育背景或工作经验,具有电力、电子、能源动力、半导体、化工或自动化等专业背景 4. 有良好的业务理解和团队合作能力;有项目管理或技术管理经验者优先(高级)。 5. 有较强的新领域知识学习能力、文档写作能力、客户沟通能力;能快速搜索、阅读中英文文献者(高级)。 6. 具有工业软件开发背景者优先:例如自动化行业软件开发者(例如SCADA、MES、EAM、PLM、MPC等),或具有工业机理模型开发经验者(例如基于Matlab/Simulink、ANSYS等仿真模型),或熟悉精益生产管理、六西格玛流程和工具者。 7. 了解精益生产、六西格玛等概念,或熟悉工业流程、工业通信协议,SCADA/MES/PLM等工业软件者优先。
  • 20k-40k 经验3-5年 / 本科
    游戏 / 不需要融资 / 500-2000人
    岗位职责: 1.负责用户行为数据、业务数据、投放数据统计分析工作; 2.为业务方提供产品迭代、运营策略的数据支持,对产品/策略上线后进行影响及收益评估,协助业务监控产品相关指标,分析波动原因; 3.对用户增长指标进行监控与问题定位、提出改进方向、给出数据结论; 4.具备数据分析和数据建模能力,结合用户行为数据,深入挖掘用户行为特征,不断优化和完善整个数据体系。 任职要求: 1.本科及以上学历,3年以上游戏行业数据分析的工作经验,统计/数学/计算机相关专业学历背景优先,优秀者可适当放宽; 2.具备数据的处理能力,熟练使用数据分析工具; 3.具备高度责任心、良好的人际沟通技巧,有较强的学习意识及进取心,工作踏实,可承受一定工作压力; 4.有良好的职业素质、合作意识和团队精神,具有独立分析和解决问题的能力; 5、有游戏行业经验,做过数仓、常规数据分析工作的亦可,在业务项目组内做过数分的优先。
  • 30k-40k 经验5-10年 / 本科
    居住服务 / 不需要融资 / 2000人以上
    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;
  • 25k-40k·16薪 经验5-10年 / 本科
    物流|运输 / A轮 / 2000人以上
    1、负责海外多国(产品、运营、商服、销售等)招聘; 2、搜集行业人才信息,了解目标人才分布,输出人才数据报告; 3、负责端到端的招聘流程管理,深刻理解业务,把握招聘需求,快速搭建优秀人才梯队 4、负责中高端人才的寻访、面试、offer、入职跟进等全流程管理; 5、定期海外招聘渠道的搭建和管理,负责海外雇主品牌的建设,主要负责欧美及中东等市场的人员招募。
  • 2k-3k 经验不限 / 本科
    文娱丨内容 / 上市公司 / 2000人以上
    岗位职责 1. 选择并且维护招聘渠道,沟通、邀约及面试候选人、进行薪资谈判、安排候选人入职; 2. 协助雇主品牌建设工作,拓展和更新有关宣传渠道; 3. 配合开展行业人才MAPPING研究工作。 任职要求 1. 23届及之后毕业的本科或研究生在校学生,有人力相关实习经验者优先; 2. 可保证每周实习至少4天,实习周期至少3个月; 3. 良好的沟通能力,逻辑思路清晰; 4. 喜欢挑战性的工作,性格开朗,具备较强的自我驱动力。
  • 25k-45k·16薪 经验5-10年 / 本科
    旅游|出行,生活服务,居住服务 / 上市公司 / 2000人以上
    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。
  • 15k-25k·15薪 经验3-5年 / 本科
    社交媒体 / 上市公司 / 2000人以上
    工作职责: 1、结合业务视角和互联网经验,对广告业务进行多维度深入分析,输出分析报告,为管理层决策和业务运营提供支持; 2、参与广告资源产品管理,从数据分析出发,结合业务实际情况,输出资源产品相关策略及优化建议; 3、设计并优化数据监控体系,搭建数据看板(Dashboard),实时跟踪广告业务情况及异常波动,及时预警风险; 4、利用专业能力为前台团队进行赋能,为广告收入持续增长提供支撑; 5、与产品、运营等团队紧密协作,通过数据分析方法驱动广告策略优化; 6、参与数据仓库建设,完善数据采集、清洗及存储流程,提升数据质量和分析效率; 岗位要求: 1、**本科及以上学历,数学、统计学、计算机等相关专业优先; 2、有3-5年商业分析、数据分析、经营分析的相关工作经验,有互联网广告行业经验者优先(如效果广告、程序化广告、DSP/SSP平台等); 3、对数字敏感,熟练使用Excel、PPT等软件,熟练掌握SQL,能独立完成复杂数据查询与处理,具备Python、R等数据分析工具能力者优先; 4、良好的沟通能力,能够有效跨部门交流和协作,较强的学习能力、适应能力和逻辑思维,能够承受一定的工作压力;
  • 50k-80k·15薪 经验5-10年 / 本科
    消费生活 / 上市公司 / 2000人以上
    职位描述 负责国际化B/C/D三端核心数据仓库及相关数据系统服务的研发工作,致力于数据驱动业务提升决策效率与质量。 核心职责 数据仓库开发与优化 设计并实施高性能、可扩展的海外业务数仓架构,支持多时区、多语言数据集成。 与数据分析师、业务团队协作,理解需求并输出数据服务(如指标体系、数据API)。 实时数据开发 构建实时数据工程开发服务平台,沉淀平台能力,支持Flink SQL无法满足的实时指标计算场景 基于Flink/Kafka/Spark Streaming等构建实时数据处理管道,支持业务实时监控与告警。 解决实时场景下的数据延迟、乱序、Exactly-Once等挑战。 数据服务工具构建 构建数据服务平台,提供通用的接口服务与指标管理,连接数仓数据与数据应用(线上系统、分析系统、用户等)。 推动数据治理(质量监控、血缘追踪、权限管理)在海外业务的落地。 项目管理与跨团队协作 主导数据项目全生命周期管理(需求评审、排期、风险控制、交付),协调跨时区团队。 制定数据开发规范,主导技术方案评审,培养初级工程师。 任职要求 核心要求 8年以上数据开发经验,满足以下任一背景者: 路径A:有数据平台/中台开发经验(如数据湖、计算引擎优化),有转型数仓方向意愿; 路径B:有后端开发经验(Java/Scala/Python)+ 数仓开发经验(3年以上)。 精通实时数据处理技术栈(如Flink/Kafka/Redis),有高吞吐、低延迟场景实战经验。 熟练掌握数仓分层理论、建模方法,熟悉Hive/Spark/Impala等大数据组件。 有项目管理经验(至少主导过2个中型以上数据项目),熟悉敏捷开发流程。 加分项 熟悉云数仓(Snowflake/BigQuery/Redshift)或湖仓一体架构(Delta Lake/Iceberg)。 了解数据安全合规要求(如GDPR)。 有BI工具(Tableau/Superset)或数据服务化经验。 英语能力优秀(可处理英文文档、跨团队沟通),有海外业务经验者优先 我们提供 参与全球化数据体系建设的机会,业务覆盖香港、中东、美洲等地区。 技术导向的团队,支持技术转型与前沿方案落地。 有竞争力的薪资与国际化工作环境。
  • 15k-30k·14薪 经验3-5年 / 本科
    金融 软件开发 / 不需要融资 / 2000人以上
    职责描述: 1、负责公司大数据平台的运维保障工作,保障平台的正常运行和相应数据服务的稳定高效; 2、对接数据开发侧团队,主动优化和完善服务巡检、监控工具、脚本等,减少人工操作提高运维效率;负责数据平台的故障处置、推动性能优化。如平台产品技术问题,提交给平台产品技术组进行后台处理,并及时反馈. 3、负责数据平台二线运维支撑保障,响应运维/服务台一线请求:处置生产事件,跟踪问题处理; 4、定期组织团队人员开展大数据平台的技术知识积累和移交; 5、负责设计日常运维相关的自动化工具或系统,并完成相应需求收集和需求管理 ; 任职要求: 1. 具有1年以上金融行业数据类项目运维经验,熟悉保险业务操作与管理。具有大数据平台相关技术进行数据仓库、数据中台开发、维护、优化等项目经验的人员,或长期在类似的运维项目上承担运维工作优先; 2. 具备较强的数据开发分析能力,熟练掌握SQL等技能,熟练掌握大数据平台、UNIX、LUNIX和中间件的技能。有java或Python开发基础优先; 3. 具备较强的数据分析,问题分析,逻辑思维能力,团队协作能力,有良好的沟通能力和责任感,能够承担工作压力,独立分析和解决问题者优先; 4. 强烈的自驱力和责任感,面对复杂业务问题,可以从业务和技术多角度推进,最终达成目标。
  • 30k-60k 经验5-10年 / 本科
    居住服务 / 不需要融资 / 2000人以上
    岗位职责 一、数据产品规划与体系建设 1)基于公司业务战略和经营目标,规划整体数据产品体系,明确数据在经营、销售、运营等核心环节中的价值定位与落地路径; 2)能从业务角度判断“哪些场景适合用数据”,设计数据驱动业务增长的应用策略,推动数据应用、AI应用的方案落地和正向反馈; 3)与业务团队共同定义数据应用目标,梳理从数据采集、治理、服务到AI应用的逻辑链路,制定数据/AI产品路线图和阶段性目标; 4)建立数据治理标准,包括数据入仓/入湖规范、指标定义标准和数据一致性口径,确保数据质量与可复用性; 二、数据应用与产品能力 1)从业务场景出发,将数据能力转化为可落地的产品功能与决策支持方案,具备抽象复杂业务逻辑为数据模型、指标体系的能力; 2)熟悉ETL流程、数仓设计、数据主题构建与数据质量评估,能与数据开发工程师协同推进落地,实现业务与数据的高效对接; 3)具备数据治理、元数据管理、指标管理、数据血缘分析等体系化经验,能输出标准化、可执行的建设规范; 4)有推动数据分析、BI系统、数据中台或AI大模型应用落地的经验,能够评估和验证数据/AI产品的成效; 5)在AI与数据结合的方向具备前瞻视角,能探索AI未来在行业领域的创新应用,形成可复用的产品方法论。 三、项目管理与跨部门协作 1)对接数据开发团队,提出清晰的产品需求、技术口径与数据标准,确保需求实现闭环; 2)协调业务、技术、运营、管理层等多方资源,推动统一指标口径与数据治理执行机制; 3)制定数据/AI产品建设计划,管理项目进度与资源分配,确保交付成果与预期一致; 4)通过交付数据/AI应用来带动数据基建的建设方向和节奏,逐步完善数据资产与数据/AI能力体系。 核心能力要求 1、从全局出发规划数据体系的能力,能够将数据作为公司资产、明确数据价值实现路径与阶段目标; 2、从业务问题中提炼数据/AI价值的能力,能够将业务逻辑结构化、指标化、模型化,以数据/AI产品的方式赋能业务决策与执行; 3、数据治理与标准化能力,推动数据资产统一、可复用、可信任,具备在组织层面数据一致性与标准落地的执行力; 4、技术理解与AI应用能力,对数仓架构、ETL流程、数据建模方法有深刻理解,能与技术团队协同推进数据系统建设与AI应用落地; 5、数据分析与决策支持能力,能够基于数据洞察指导产品与业务优化,用数据语言清晰表达业务问题与解决方案; 6、项目统筹与协同能力,高效组织跨部门资源、推动数据/AI产品项目的高效执行,持续优化协作机制与交付质量。 任职要求 1、本科及以上学历,5年以上数据产品、数据策略或AI应用相关经验,有大型互联网、新零售、消费科技或数据驱动型企业经验者优先; 2、有较强的业务洞察力与数据思维,具备数据驱动业务改进的成功经验; 3、熟悉数据治理、数仓标准、指标体系建设与BI系统落地流程; 4、熟练掌握常用数据工具(SQL、ETL、BI、数据建模等),能与数据开发团队高效沟通; 5、逻辑清晰、学习能力强、具备结果导向与创新意识,能在AI与数据融合的阶段推动实践落地;