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数据开发技术经理

20000-30000
上海-上海 | 本科学历
2026-06-10 更新 被浏览:
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职位描述
到岗时间:不限 婚况要求:不限 看看您的工作内容: 1.主导数据 Pipeline 的设计、开发与持续优化,覆盖实时与批处理场景,确保数据清洗、转换、聚合的稳定性与高性能,并构建可配置、可扩展的数据服务能力,支持业务快速迭代; 2.负责数据治理与数据质量体系建设,引入自动化规则与智能监控机制,实现异常识别、质量反馈、血缘管理与可视化监控; 3.基于 Flink、Spark、Doris/StarRocks 等技术栈,构建高性能数据处理与分析能力,支持大规模数据处理及实时/近实时查询; 4.为 AI 及数据驱动项目提供可靠的数据基础能力,包括特征工程、实时数据链路与自动化数据处理; 5.参与或主导大数据平台架构设计与优化,关注平台的可扩展性、服务化能力与成本效率; 6.持续优化 ETL/ELT 流程与 SQL 性能,支持复杂业务分析及多维度决策需求; 7.作为技术骨干,参与团队技术指导、代码评审与技术规范建设,推动数据与 AI 能力在业务中的落地; 8.与业务团队及数据产品负责人紧密协作,将业务需求转化为可交付的技术方案,并主导技术实现与落地交付。 我们希望您: 1.计算机科学、数据工程、数据科学或相关专业,本科及以上学历; 2.具备丰富的数据开发或大数据平台建设经验,能够独立承担核心模块设计与交付; 3.熟练掌握 Python、Java、Scala 中至少两种语言,具备分布式系统开发与性能调优经验; 4.具备扎实的 SQL 能力,熟悉复杂查询、窗口函数、CTE 及执行计划优化; 5.精通或熟练使用 Flink(流处理)与 Spark(批处理),理解其运行机制与应用场景; 6.熟悉 Doris、StarRocks、ClickHouse、Hadoop 生态或主流数据湖技术(如 Hudi、Iceberg 等); 7.熟悉现代数据平台或云数据架构(如 Lakehouse 架构),具备数据治理、数据建模及平台化建设经验; 8.具备良好的业务理解与抽象能力,能够将复杂业务场景转化为清晰的数据模型与技术方案; 9.具备良好的沟通协作能力、责任心与结果导向,能够在不确定环境中推动项目落地。 您将获得: 1.参与构建核心数据平台与数据能力体系,对业务与技术产生真实可见的影响; 2.在大数据、实时计算与数据治理领域持续深度发展的技术成长空间; 3.与业务、产品、技术多角色紧密协作的工作环境,发挥技术领导力与专业影响力; 4.开放、务实的技术氛围,支持新技术探索与创新实践。
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  • 合资企业
  • 1000人以上
  • 500万
看看您的工作内容: 1.主导数据 Pipeline 的设计、开发与持续优化,覆盖实时与批处理场景,确保数据清洗、转换、聚合的稳定性与高性能,并构建可配置、可扩展的数据服务能力,支持业务快速迭代; 2.负责数据治理与数据质量体系建设,引入自动化规则与智能监控机制,实现异常识别、质量反馈、血缘管理与可视化监控; 3.基于 Flink、Spark、Doris/StarRocks 等技术栈,构建高性能数据处理与分析能力,支持大规模数据处理及实时/近实时查询; 4.为 AI 及数据驱动项目提供可靠的数据基础能力,包括特征工程、实时数据链路与自动化数据处理; 5.参与或主导大数据平台架构设计与优化,关注平台的可扩展性、服务化能力与成本效率; 6.持续优化 ETL/ELT 流程与 SQL 性能,支持复杂业务分析及多维度决策需求; 7.作为技术骨干,参与团队技术指导、代码评审与技术规范建设,推动数据与 AI 能力在业务中的落地; 8.与业务团队及数据产品负责人紧密协作,将业务需求转化为可交付的技术方案,并主导技术实现与落地交付。 我们希望您: 1.计算机科学、数据工程、数据科学或相关专业,本科及以上学历; 2.具备丰富的数据开发或大数据平台建设经验,能够独立承担核心模块设计与交付; 3.熟练掌握 Python、Java、Scala 中至少两种语言,具备分布式系统开发与性能调优经验; 4.具备扎实的 SQL 能力,熟悉复杂查询、窗口函数、CTE 及执行计划优化; 5.精通或熟练使用 Flink(流处理)与 Spark(批处理),理解其运行机制与应用场景; 6.熟悉 Doris、StarRocks、ClickHouse、Hadoop 生态或主流数据湖技术(如 Hudi、Iceberg 等); 7.熟悉现代数据平台或云数据架构(如 Lakehouse 架构),具备数据治理、数据建模及平台化建设经验; 8.具备良好的业务理解与抽象能力,能够将复杂业务场景转化为清晰的数据模型与技术方案; 9.具备良好的沟通协作能力、责任心与结果导向,能够在不确定环境中推动项目落地。 您将获得: 1.参与构建核心数据平台与数据能力体系,对业务与技术产生真实可见的影响; 2.在大数据、实时计算与数据治理领域持续深度发展的技术成长空间; 3.与业务、产品、技术多角色紧密协作的工作环境,发挥技术领导力与专业影响力; 4.开放、务实的技术氛围,支持新技术探索与创新实践。
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