携程高级数据工程师(MJ023981)
任职要求
任职要求： 拥有计算机科学、信息技术、数据科学或相关领域的学士学位；硕士学位优先。 至少5年以上的数据仓库设计和开发经验。 精通SQL和至少一种现代数据处理语言（如Python或Scala）。 熟悉大数据技术栈，包括但不限于Hadoop、S…
工作职责
职位概述： 作为数据开发专家，您将负责设计、开发和维护数据仓库、数据湖和数据管道，确保数据的准确性、完整性和可访问性。您将与数据科学家、分析师和业务团队紧密合作，提供数据支持，推动数据驱动的决策和创新。 设计和实现高效的数据模型，支持复杂的数据查询和分析需求。 开发和维护数据集成和ETL（提取、转换、加载）流程。 优化数据存储解决方案，确保数据的安全性和合规性。 与跨职能团队合作，理解业务需求，提供定制化的数据解决方案。 监控数据质量，确保数据准确性和一致性。 跟踪和评估新兴的数据技术和工具，推动技术创新。 编写技术文档，为团队成员提供指导和培训。 管理数据项目的时间表和预算，确保按时交付高质量的成果。
1、负责直播数据仓库的建设，构建直播领域垂直应用的数据集市；探索并应用智能化的数据管理方法（如元数据自动化管理、数据质量智能监控）提升效率； 2、定义并开发业务核心指标数据，负责垂直业务数据建模；结合业务目标，探索利用AI/ML技术（如预测性指标设计、用户/内容理解特征工程）提升数据洞察深度； 3、根据业务需求，提供大数据计算应用服务，并持续优化改进；支持基于AI模型训练、推理、评估的数据计算需求，并探索利用AI技术（如自动化调优、智能资源调度）优化计算性能和成本； 4、参与直播数据平台的开发工作，支持业务需求；关注并评估AI技术（如AutoML、向量数据库、LLM应用）在数据平台中的应用潜力，协助平台智能化演进。
工作职责： 作为Lalamove的数据工程师，您将加入正在成长的数据仓库团队，设计、构建和维护我们的数据仓库。数据只有在被理解的时候才有用。公司中的其他数据团队，包括BI团队、数据科学团队、优化团队和不同功能的数据分析师，依赖于中心化数据仓库中干净和处理过的数据，以最大限度地提高业务影响。数据仓库团队将是数据仓库设计的所有者，以及处理数据仓库的数据管道的所有者。设计、实现和优化ETL数据管道与上游消费者和下游用户合作，将需求转化和集成到我们的数据模型中理解、记录和维护业务定义、数据字典和数据映射
团队介绍： 我们是一支全球化、多元化、专业化的数据先锋团队，以技术为引擎，以数据为纽带，驱动全球20亿消费者与数千万商家的数字化商业生态。立足中国，服务全球，每天处理覆盖东南亚、欧洲、美洲等多时区的跨境数据洪流，在多语言、多文化、多法规的复杂场景中，打造“数据&AI技术驱动业务”的全球化数据中台。 数据在国际化场景真正成为业务发展的引擎，数据团队成员有数据工程师、研发工程师、数据科学家和算法同学。 团队致力于构建全新的满足安全合规的国际化大数据架构体系；统一的用户/商品/商家资产体系建设，含统一的DMP和选品平台；面向海外商家数据服务的生意参谋及数据银行支撑业务全链路数据驱动闭环，打造从站外竞对机会发现到商品供给和用户增长的数据智能服务Agent平台； 我们秉承简单开放、创新能力、匠心精神的团队文化； 岗位职责： 1) 运用离线批处理与实时流数据技术，建设国际数据体系，包括数据处理、数据采集、数据质量及稳定性保障、数据治理、智能化和自动化建设，搜推广，外投，交易等数据经验； 2) 同数据产品与技术研发协作，为业务方，提供数据洞察和产品化解决方案，与AIDC业务一同成长； 3) 结合业务场景与运营痛点，通过数据+算法+工程化能力，不断完善AIDC的数据化运营能力；
1. 负责小米汽车APP数据仓库架构设计与数据集市建设， 包括车控、购车、社区、商城等业务域； 2. 负责面向用户的APP数据工程相关工作； 3. 快速输出并不断沉淀标准化的产品数据体系，让业务的数据化运营更加高效、便捷； 4. 负责数据体系管理工作，如研发规范、质量规范、保障规范的制定与推动实施落地，元数据管理、数据质量检查、数据分级管理等系统的设计、开发及应用，提升数据易用性、可用性及稳定性；