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。

岗位职责： 1、 为东南亚金融机构开发各类数据产品、评分产品，提供个人和企业征信产品和服务，本岗位为征信业务团队核心成员 2、 设计数据评分模型产品、数据评分报告产品，应用于反欺诈、信用评分、营销响应等多场景 3、 负责外部数据的测试、分析、评估、产品开发工作 4、 与算法、销售、运营紧密合作，深入了解外部机构其业务需求，设计并实施方案，优化现有产品，及时解决客户问题，提升客户满意度 任职要求： 1、*****本科及以上学历，金融、数学、统计学、工科等相关专业优先 2、3年以上大型金融机构或互联网公司数据产品岗位者优先，有互联网信贷风控策略产品数据产品经验者优先，有数据公司相同经验者优先，有东南亚市场经验优先 3、熟悉线上信贷的业务流程、风控流程、外部数据产品，了解反欺诈、风控建模、风控策略，了解风控建模技术 4、能够与模型、技术、销售、运营等高效沟通、紧密协作 5、优秀的分析及解决问题的能力 6、表达沟通能力强，英语流利者优先，责任心强，细心耐心，自驱力强

职位职责： 1、负责国际化音乐业务的数据分析工作； 2、分析各项影响产品提升与增长的因素、各项业务细节，结合业务方向，给出可落地的整体的产品优化方案； 3、与产品/运营/研发等配合，推进优化方案落地执行，带来业务的实际提升增长； 4、负责业务上各类A/B实验设计与分析，产品优化效果评估，市场活动分析评估，核心指标异动分析，客户端版本效果评估等工作； 5、负责业务上特化模型的建设工作 职位要求： 1、本科及以上学历，统计学、数学、计算机相关专业加分； 2、至少3年全职数据分析任职经验，掌握基本的统计学原理，擅长量化分析； 3、有极强的学习能力和好奇心，对互联网行业充满兴趣，希望长期在互联网行业发展； 4、能快速理解业务，并发掘业务细节和数据之间的联系

【岗位职责】 岗位职责： 1.对于数据有敏锐感知和洞察力，可依据客户数据、销售数据和行业等数据，总结业务规律和模式探索，并定期输出报告； 2.具备优秀的沟通能力及商务写作能力； 3.通过日常业务规范和明确数据口径标准，保证基础数据关键字段统一，完成数据分析； 4.有较强的理解能力和逻辑思维，能快速准确理解业务需求和提炼总结；进行准确销售预测和业务预警，给出合理的建议规划，提升整个团队的运作效率 任职要求： 1.广告学、统计学、应用数学、计算机信息技术等相关专业，本科及以上学历； 2.2年及以上销售运营管理、数字营销、广告传播、用户运营、咨询公司、大数据分析等相关工作经验； 3.熟练运用PPT、Excel、Visio等Office软件；能够灵活应Excel 公式和宏函数的优先；

岗位职责： 1、负责平台商家数据分析工作，规划搭建平台电商分析体系； 2、产出数据分析系统+报表，输出可视化报告； 3、跟踪业务数据，监控数据波动和异常，通过数据分析发现业务问题和机会点，并能提出有效的解决策略； 4、关注行业动态，定期输出专业竞品&行业数据分析报告； 岗位要求： 1、本科及以上学历，数学、统计学相关专业，有至少一年电商行业经验； 2、从事数据分析工作三年及以上，熟练掌握Hive/SQL，精通Excel； 3、具有快速的业务理解及学习能力，能够发掘业务细节和数据之间的联系，逻辑思维、自我驱动、抗压能力强； 4、商业敏感性高，逻辑分析能力强，有极强的数据敏感度、数据分析和提炼归纳的能力，快速学习能力、责任心与团队合作精神。

职位职责： 1、基于业务目标及商业模式，搭建全面、准确、客观的指标体系和监控框架，同时基于业务监控体系，清晰洞察业务全局和定位业务问题； 2、能够和业务团队一起，建立有效的策略创建，策略投放，策略效果回收（增量计算/ROI计算等）等完整的分析链路，同时能够有效建立起电商用户分析的体系； 3、将监控体系及分析方法逐步总结沉淀，抽象、提炼数据产品需求，与技术、产品等相关团队开展跨部门合作并推动数据产品的落地。 职位要求： 1、精通至少一种数据库操作，如Hive/Mysql等，熟悉常用的数据分析方法以及掌握至少一种分析工具，如Excel/Tableau等，有数据分析、开发、算法背景优先，熟练使用数据分析/挖掘语言，如Python/R为佳； 2、有用户增长相关成功项目经验优先，有互联网数据分析、移动互联网数据分析挖掘从业经历者优先，有AB测试经验的同学优先； 3、有频道业务对接经验，或者对电商用户产品有从业经验者优先； 4、能够帮助业务，通过标签进行场景策略的创建以及落地，同时形成效果回收，以及增量和ROI的测算； 5、能够形成将分析的结果形成可复用的方法和套路的加分。

岗位概述：正在寻找一名Python数据开发工程师加入我们的开发团队，您将与我们优秀的工程师和研究人员一起，负责开发和维护我们的高性能数据科学研究系统的相应组件。 岗位职责： 1、熟悉使用Python来开发数据应用，熟悉数据ETL； 2、高质量完成数据开发需求，充分测试，保证数据的准确些、一致性、及时性、完整性； 3、参与开发量化交易研究的回测系统组件，包括但不限于Tick数据采样、特征构造、特征选择、以及拟合等 4、开发可重用的代码和库；完成高质量的、可维护的代码； 5、可参与开发深度学习策略、自动化实盘交易系统等其他内部系统。 任职要求： 1、本科以上理工科类学历，学习过计算机体系结构、数据结构等计算机类专业课； 2、有2年以上Python开发经验，其中至少半年以上为数据处理类工作如爬虫、ETL等； 3、熟悉Linux环境下开发，熟悉常用的Bash指令； 4、熟悉Pandas/Polars等时序数据类库以及Numpy等科学计算库； 5、熟悉MongoDB等NoSQL数据库； 6、熟悉Python中基本的数据结构的使用方法，了解其计算复杂度； 7、自驱、认真负责、技术沟通和技术协作能力强。 加分项： - 有金融行业数据处理经验。 - 有容器化(Docker)开发部署经验。 - 有使用serverless系统开发的经验，例如阿里云FC，亚马逊Lambda。

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）。

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： 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！

（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。

职位描述 1.参与产品⽣命周期管理，包括业务调研、需求分析到产品研发与发布全流程管理。 2.负责公司现有技术与⼯具的产品化与商业化，包括⼤数据云计算、数据中台、数据挖掘、流计算等⽅向。 3.负责数据管理、数据安全、数据质量等⽅向的技术⼯具产品化与商业化。 4.结合⾦融科技创新产品与⾏业发展趋势，寻找⾦融业务产品发展突破⼝并制定相应产品市场⽅案。 5.参与制定项⽬有效的推进⽅案和计划，与开发、测试、运营等多个部⻔进⾏充分沟通协调，保证版本功能的⾼效迭代，确保产品实现进度和质量，达到产品⽬标。 6.持续监控和分析产品上线后的⽤户反馈和使⽤数据，并进⾏分析归纳，不断改善⽤户体验，解决业务问题，提升产品竞争⼒。 任职要求 1.本科及以上学历，计算机、信息技术、数学统计、⼤数据类等相关专业毕业。 2.具备较强的项⽬推动能⼒，善于引导和表达，能够快速推动项⽬落实。 3.具备独⽴解决问题的能⼒和⽅法，具有独⽴判断能⼒及决策能⼒。 4.具备良好的学习能⼒和适应⼒，严谨的⼯作作⻛，强烈的责任⼼和团队精神。 5.产品设计能⼒强，有同理⼼对⽤户体验敏感，创新思维。 6.具备较强的⽂档写作能⼒，熟练掌握使用AxureRP、墨⼑等原型设计⼯具和办公软件。 7.有云计算、数据中台、数据管理、数据质量、数据安全等建设相关经验优先考虑。 8.熟悉银⾏、保险、⽀付结算等⾦融业务优先考虑。

1、负责电商和直播等业务的数据产品规划和设计，运用数据分析驱动业务增长； 2、与业务团队密切合作，深度理解业务需求和挑战，建设全面的数据指标体系和数据分析框架，为业务决策提供数据支持和策略建议； 3、敏锐地洞察行业趋势和业务痛点，能够识别和解决业务问题，输出数据解决方案，助力业务快速发展； 4、制定并实施业务数据规范，主导数据治理过程，与跨部门团队紧密协作，确保数据的准确性、一致性、可靠性。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机、统计、数学等相关专业毕业 2、2年及以上数据产品经理从业经验，曾主导产品底层数据设计和建设、BI报表建设等 3、具有良好的产品规划、产品设计能力，并有执着的拿结果能力 4、强烈主人翁意识，具有积极主动追求和帮助业务成功的热情 5、良好的数据敏感度和调研分析能力，熟练使用SQL等数据分析工具 6、有电商或者内容业务经验者优先

岗位职责 1.调研、分析医疗设备行业数据需求，主责数据产品设计与规划 2.规划、推进行业主数据平台的建设及维护 3.整理、提炼业务场景数据，进行深度专题分析，形成行业数据应用解决方案 4.梳理业务流程，建立、完善用户数据分析体系及运营指标分析体系 5.推动医院运营数据中台产品方案优化及开发实施，持续改进产品功能和用户体验 6.建立、完善数据管理和应用的流程规范并推动落实 基本要求： 1.本科及以上学历，一年以上互联网数据产品工作经验，有相关数据分析挖掘工具使用经验 2. 思维严谨，逻辑性强，对数据敏感，有较强的数据洞察力、产品意识和运营意识 3. 有数据中台产品设计经验，熟悉项目实现过程，包括从业务调研、需求分析、产品发布及运营 4. 有独立的产品分析、原型设计、市场调研能力，具备产品定义和设计能力，能完成对目标市场、竞争分析、产品功能的详细描述、产品功能的定义 5. 较强的分析和解决问题能力，具备项目管理能力，协调各个团队人员按时开发并发布产品 6. 熟练使用SQL，HIVE SQL等数据查询方法 7. 强烈的责任心、沟通协调能力和团队合作精神，重视长期价值积累 所负责产品线介绍： 至数数据中心体系的架构采用私有云分布式架构，节点即中心，节点与节点可以自由组合连接的整体架构策略。架构基于工业互联网数据应用的原生思维进行设计，可以实现跨机构，跨地域，跨平台，跨场景，跨要素的智能协同。 平台通过融合大数据技术，数据中台，数据治理以及工业互联网技术打造的面向纵深场景的解决方案。基于医疗器械行业主数据平台实现行业数据归集以及大数据利用。为医疗设备资产精细化运营管理提供行业对标体系，包括设备使用效率、效益管理；患者满意度管理；设备功能和效果管理；临床科室支撑管理；设备相关人员绩效管理；设备使用安全以及稳定性管理；设备以及设备相关资源配置合理性管理，这对于医疗机构评估自身设备资产运营管理水平至关重要。

工作职责： 1.理解品牌电商业务，业务逻辑与需求，构建全面的、准确的、能反映业务特征的整体指标体系，为公司决策、产品、策略提供数据支持； 2.理解电商运营业务视角，利用公司全方位数据，通过数据分析及挖掘，帮助业务进行策略探索、诊断优化、业务复盘等分析工作，指导业务发展； 3.负责推动数据分析方法论的产品化，提炼数据产品需求，与技术开发团队协作并推动数据产品的落地； 协同运营团队推动策略落地，推动业务部门的数据化运营； 4.熟悉产品生命周期，有产品规划和设计经验，具备良好的数据产品规划和运营经验。 任职资格： 1.本科及以上学历，计算机，统计学、数学、经济学等专业优先； 2.熟悉互联网产品整体实现过程，包括从需求分析到产品发布、上线运营，并深刻理解用户需求; 3.责任心强，对数据的准确性、及时性及稳定性有认识和要求，有数据治理、数据质量监控经验尤佳； 4.有较强的逻辑思维能力、良好的沟通协调、执行推动能力和数据分析能力，对数据敏感。