滴滴资深数据研发工程师(J250401006)

社招全职3年以上技术2025-07-02地点：北京状态：招聘

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任职要求

1、本科及以上学历,计算机、金融、数学等相关专业，3年以上工作经验;
2、熟悉金融业务，精通数据仓库建模和ETL实施方法论，具备PB级金融数据仓库设计、实施工作经验，能够对数据仓库架构进行优化提效;
3、熟悉Hadoop大数据生态圈技术组件，熟悉Hive/Flink/Python/MR/Spark等技术，具备互联网大数据环境数据仓库工作经验;
4、熟悉数据标准、数据质量、数据指标、数据成本管控等数据资产管理和数据治理技术，且具备数据治理实践经验;
5、具有较强的执行推动能力和沟通协作能力，能够解决业务痛点和数据痛点，发挥数据资产价值。

工作职责

1、能够独立负责金融某一业务板块实时数据仓库与离线数据仓库的需求管理、架构设计、模型建设和数据研发工作，保证数据服务的稳定性和准确性；
2、能够对数据仓库团队初级人员在数据仓库建模、数据治理、金融业务等方向进行指导;
3、能够通过数据资产治理、数据需求交付时效提升等方式实现数据仓库工作的降本提效。
4、能够与上下游紧密协作，为金融商业分析、业务决策、业务运营、数据产品等提供有效数据支撑，对业务赋能;
5、能够与行业先进的数据技术对标，采用最佳技术实践解决业务数据需求痛点。

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难度：

包括英文材料

学历+

数据仓库+

ETL+

Hadoop+

大数据+

Hive+

Flink+

Python+

MapReduce+

Spark+

数据治理+

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1. 深入理解滴滴海外业务模式、流程和系统架构，和相关产品技术、业务运营高效沟通，设计合理的数据仓库架构。 2. 充分利用滴滴现有的各种数据仓库及反作弊处理平台，设计、开发和维护高效、可扩展的大数据处理系统，以支持安全反作弊业务的数据驱动决策和业务发展。设计并优化离线/实时数仓模型（如 ODS、DWD、DWS、ADS 分层），支持实时报表、监控和风控等场景。 3. 对多源异构数据（日志、事件消息、API、爬虫数据等）进行清洗、解析和结构化处理，提取关键业务信息。解决数据清洗中的脏数据、格式混乱、缺失值、重复数据等问题，提升数据质量。与数据开发、算法、业务团队协作，理解需求并构建高效的数据处理流程。 4. 跟踪大数据领域的新技术、新工具，不断探索并引入以提升团队的技术能力和项目效率。优化流式计算任务的资源利用率（如 Flink 任务调优、Kafka 分区策略调整）。 5. 国际化安全反作弊技术团队其他开发工作。

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1. 负责业务安全数据域全链路建设、数据分层框架搭建 2. 负责安全离线特征、实时特征开发；为安全风控策略提供快速稳定的数据服务 3. 负责安全在线及离线数据体系的规划、设计及落地；为安全风控策略提供高效的数据支持

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1.负责滴滴国际化出行业务方向数据域全链路建设； 2.负责数据仓库ETL流程的优化及解决相关技术问题； 3.负责滴滴核心业务数据建模以及cube数据开发工作；

更新于 2025-07-22

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1、参与滴滴网约车业务数据建设，负责某一复杂业务方向的数据建设； 2、能够深入了解负责方向业务特点，结合数仓建模理论，进行具体的模型抽象、数据架构设计，在模型的稳定性、可扩展性、成本等角度做到一定的平衡； 3、负责数据仓库ETL流程的优化及解决相关技术问题，对技术有沉淀有思考，对初级同学有一定的技术指导； 4、通过业务规划，理解业务特点，并以此通过数据建设为业务赋能，创造业务价值；

更新于 2025-06-09