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职位月薪: 面议
【岗位职责】 1、参与大数据平台、数据仓库、数据集市的设计、开发与迭代,基于 Hadoop、Spark、Flink 等技术完成数据采集、清洗、转换、建模、调度开发。 2、负责离线 / 实时数据任务开发、脚本编写、任务调试、上线部署、日常运维,保障数据任务稳定运行。 3、对接业务需求,梳理业务数据口径,完成数据 ETL 开发,输出数据表、指标,支撑数据分析、报表、算法业务。 4、定位数据任务报错、数据延迟、数据异常、数据倾斜等问题,持续优化任务性能、减少资源消耗。 5、参与数据规范建设,维护数据文档、血缘、字典,保证数据可追溯。 6、配合数据分析师、算法工程师、后端开发进行数据接口、数据服务开发与联调。 【任职要求】 1、学历要求:2026届未就业、2027届普通高等院校统招应届毕业生硕士及以上学历。 2、专业方向:计算机、软件工程、大数据、人工智能、机器学习、统计学、自动化、数据科学与大数据技术等相关专业。 3、英语要求:大学英语四级(425分以上)及以上。 4、专业技能: (1)精通 MySQL,熟练掌握索引优化、多表Join、子查询、窗口函数等SQL高阶用法;精通 Hive SQL,具备海量数据SQL调优经验,熟悉数据集批量处理SQL开发; (2)熟练掌握 Python或Java,精通数据处理、特征工程相关库(Pandas、NumPy、Scikit-learn),具备扎实的项目开发实战能力; (3)熟练掌握大数据核心组件:HDFS、YARN、Hive、Spark、Flink、Kafka,熟悉Azkaban、DolphinScheduler等任务调度工具,具备离线、实时AI数据链路开发经验; (4)具备人工智能基础认知,熟悉机器学习、深度学习基础算法原理(分类、回归、聚类、特征提取等),了解模型训练、数据标注、数据集预处理、特征筛选、数据漂移治理流程; (5)了解Linux常用命令,能够独立在Linux环境下调试数据程序、排查服务日志、定位AI数据链路问题;熟练掌握Git代码版本管理与协作规范; (6)熟悉特征仓库(Feast等)、向量数据库、模型推理数据优化;有大模型数据清洗、微调数据集构建、智能场景数据支撑项目经验优先。 5、综合素质 (1)具备极强的逻辑思维与数据敏感度,可快速理解业务逻辑、算法迭代逻辑,擅长数据异常、模型数据问题的排查与复盘; (2)具备良好的跨团队沟通能力,可高效对齐产品、算法、业务、研发团队的AI数据需求,精准落地数据支撑方案。
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您目前还没有登录:立即登录【岗位职责】 1、参与大数据平台、数据仓库、数据集市的设计、开发与迭代,基于 Hadoop、Spark、Flink 等技术完成数据采集、清洗、转换、建模、调度开发。 2、负责离线 / 实时数据任务开发、脚本编写、任务调试、上线部署、日常运维,保障数据任务稳定运行。 3、对接业务需求,梳理业务数据口径,完成数据 ETL 开发,输出数据表、指标,支撑数据分析、报表、算法业务。 4、定位数据任务报错、数据延迟、数据异常、数据倾斜等问题,持续优化任务性能、减少资源消耗。 5、参与数据规范建设,维护数据文档、血缘、字典,保证数据可追溯。 6、配合数据分析师、算法工程师、后端开发进行数据接口、数据服务开发与联调。 【任职要求】 1、学历要求:2026届未就业、2027届普通高等院校统招应届毕业生硕士及以上学历。 2、专业方向:计算机、软件工程、大数据、人工智能、机器学习、统计学、自动化、数据科学与大数据技术等相关专业。 3、英语要求:大学英语四级(425分以上)及以上。 4、专业技能: (1)精通 MySQL,熟练掌握索引优化、多表Join、子查询、窗口函数等SQL高阶用法;精通 Hive SQL,具备海量数据SQL调优经验,熟悉数据集批量处理SQL开发; (2)熟练掌握 Python或Java,精通数据处理、特征工程相关库(Pandas、NumPy、Scikit-learn),具备扎实的项目开发实战能力; (3)熟练掌握大数据核心组件:HDFS、YARN、Hive、Spark、Flink、Kafka,熟悉Azkaban、DolphinScheduler等任务调度工具,具备离线、实时AI数据链路开发经验; (4)具备人工智能基础认知,熟悉机器学习、深度学习基础算法原理(分类、回归、聚类、特征提取等),了解模型训练、数据标注、数据集预处理、特征筛选、数据漂移治理流程; (5)了解Linux常用命令,能够独立在Linux环境下调试数据程序、排查服务日志、定位AI数据链路问题;熟练掌握Git代码版本管理与协作规范; (6)熟悉特征仓库(Feast等)、向量数据库、模型推理数据优化;有大模型数据清洗、微调数据集构建、智能场景数据支撑项目经验优先。 5、综合素质 (1)具备极强的逻辑思维与数据敏感度,可快速理解业务逻辑、算法迭代逻辑,擅长数据异常、模型数据问题的排查与复盘; (2)具备良好的跨团队沟通能力,可高效对齐产品、算法、业务、研发团队的AI数据需求,精准落地数据支撑方案。
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