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；
简历请发：[email protected]
微信：18621580540
