上海职位:大数据基础设施研发工程师/数仓工程师/机器学习工程师/大数据存储研发工程师/数据业务全栈开发工程师,
视频面试,非996/997
大数据基础设施研发工程师
工作职责
1. 负责数据平台的系统高可用架构和规划;
2. 设计并实现能够保障线上大规模集群的迭代、自动化运维平台;
3. 负责量化数据服务的服务质量,提升服务SLA标准;
4. 支持平台用户线上需求和解决用户遇到的各种问题;
5. 升整体数据平台的运维管理效率;
职位要求
1. 有Hadoop集群的运维管理经验,3年以上相关工作经验;
2. 精通Linux系统、Shell/Python/Java等编程语言、网络TCP/IP协议等,动手能力强;
3. 较强的分析和解决问题的能力,强烈责任感、 缜密的逻辑思维能力;
4. 有较强的系统问题分析经验和能力,能够解决复杂的系统问题;
5. 有大数据从业经验,对大数据离线、实时系统开发、测试、运维、应用工作经验者,熟悉源码优先;
6. 有监控系统构建研发经验优先;
数仓工程师
工作职责
1. 根据网络质量分析和监控等业务场景,设计灵活合理的数仓模型;
2. 负责数据ETL任务开发优化和集市建设,支持业务的快速发展;
3. 参与数据产品的开发;
4. 负责数据资产管理,包括元信息管理、数据质量监控、生命周期管理等;
职位要求
1. 计算机相关专业,3年以上数据开发经验;
2. 精通Hive/SparkSQL,理解底层原理,熟悉常用优化技巧;
3. 理解数仓主题建设和维度建模,有实际数仓建设经验;
4. 熟练掌握至少一门编程语言,如Python、Scala、Java;
5. 熟悉实时数据开发框架,如SparkStreaming/Flink 优先考虑;
6. 熟悉常用机器学习算法和数据建模过程优先考虑;
7. 良好的业务分析沟通能力,耐心细致;
机器学习工程师
工作职责
1.负责机器学习应用问题(如网络问题的发现和诊断)相关算法模型的开发和优化;
2.负责设计与开发机器学习场景下高效稳定的大数据并行处理算法;
3.针对业务需求,独立思考并引导业务的发展,发现现有系统和算法的不足,提出合理的解决方案并推动实现;
职位要求
1. 计算机、数学或统计学相关专业,3年以上机器学习算法工作经历;
2. 扎实的算法功底,熟练使用Python/Java/Scala至少一种编程语言,对大数据组建Hadoop、Spark等有一定的了解;
3. 熟悉一个或者多个领域的机器学习/深度学习常见算法优先;
4. 良好的沟通和团队协作能力;
大数据存储研发工程师
工作职责
1. 构建分布式大数据服务平台为每天数以千亿计,而且仍在不停增长的数据,改进数据存储、查询数据,确保整个数据平台的承载能力和运算效率;
2. 负责HDFS、HBase、Druid等技术栈的开发和管理 ,解决实际业务挑战,与业务一起解决性能优化、容量规划等问题,保障集群高效稳定运行;
岗位要求:
1. 计算机或相关专业本科以上学历,3年以上工作经验;
2. 精通Java/Scala程序开发(至少一种),熟悉Linux/Unix开发环境;
3. 熟悉HBase分布式系统及工作原理,有HBase底层源码贡献者优先;
4. 熟悉HDFS 源码,有Hadoop底层源码贡献者优先;
4. 有大规模分布式系统开发、维护经验,有故障处理能力;
5. 具有良好的沟通协作能力,具有较强的分享精神;
数据业务全栈开发工程师
工作职责
1. 负责公司数据平台前端开发,具备一定业务分析能力;
2. 负责产品易用性改进、界面技术优化和网站性能优化;
3. 持续了解数据仓库知识,提炼和优化功能和前端交互;
职位要求
1. 精通JavaScript、Ajax等Web开发技术,熟练运用至少一款主流的JS框架;
2. 了解前端模块化,关注前端生态,能够编写出易于维护的前端代码;
3. 具备工程化的前端思维,具备较好的问题分析与解决能力;
4. 熟悉网络协议, 知道常见的网络安全问题以及对策;
加分项
1. 至少熟悉一门非前端脚本语言,如 Java、Node.js、Golang;
2. 具备数据仓库相关知识;
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本文来自:简书
感谢作者:IT猎头fancyfrees
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