滴滴高级数据研发工程师(J250604023)
社招全职5年以上技术地点：北京状态：招聘
任职要求
1. 计算机、数学等相关专业本科及以上学历； 2. 五年以上数据开发工作经验，深入理解常用的数据建模理论，可独立把控数据仓库各层级的设计; 3. 熟悉Hadoop生态，精通Hdfs、Hive、MR开发，熟悉Spark、Presto、Hbase，有任务调优经验、实时开发经验、数据治理经验; 4. 具备较强的编程能力和编程经验，至少熟悉Java/Python/cala一门编程语言； 5. 具备复杂业务的需求梳理能力，较强的结构化思维能力和问题分析能力，良好的沟通能力及团队协作精神 6.具有技术规划能力，较强自驱力和责任感，面对复杂问题能攻关拿结果；
工作职责
1. 负责滴滴核心业务的数据仓库搭建及开发, 进行完整的数仓建模并持续优化，包括数据生产、数据加工、数据应用及治理； 2. 负责抽象核心业务流程，沉淀业务通用分析框架，开发数仓中间层和数据应用产品； 3. 负责数据开发的流程与代码的规范性及优化，不断完善数据治理体系，持续提升数仓建设的质量和效率。
包括英文材料
学历+
数据仓库+
https://www.youtube.com/watch?v=9GVqKuTVANE
From Zero to Data Warehouse Hero: A Full SQL Project Walkthrough and Real Industry Experience!
https://www.youtube.com/watch?v=k4tK2ttdSDg
Hadoop+
https://www.runoob.com/w3cnote/hadoop-tutorial.html
Hadoop 为庞大的计算机集群提供可靠的、可伸缩的应用层计算和存储支持，它允许使用简单的编程模型跨计算机群集分布式处理大型数据集，并且支持在单台计算机到几千台计算机之间进行扩展。
[英文] Hadoop Tutorial
https://www.tutorialspoint.com/hadoop/index.htm
Hadoop is an open-source framework that allows to store and process big data in a distributed environment across clusters of computers using simple programming models.
HDFS+
https://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/hdfs_design.html
The Hadoop Distributed File System (HDFS) is a distributed file system designed to run on commodity hardware.
https://www.ibm.com/cn-zh/think/topics/hdfs
Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 是一种管理大型数据集的文件系统，可在商用硬件上运行。
Hive+
[英文] Hive Tutorial
https://www.tutorialspoint.com/hive/index.htm
Hive is a data warehouse infrastructure tool to process structured data in Hadoop. It resides on top of Hadoop to summarize Big Data, and makes querying and analyzing easy.
https://www.youtube.com/watch?v=D4HqQ8-Ja9Y
MapReduce+
https://www.youtube.com/watch?v=bcjSe0xCHbE
https://www.youtube.com/watch?v=cHGaQz0E7AU
In this video I explain the basics of Map Reduce model, an important concept for any software engineer to be aware of.
Spark+
[英文] Learning Spark Book
https://pages.databricks.com/rs/094-YMS-629/images/LearningSpark2.0.pdf
This new edition has been updated to reflect Apache Spark’s evolution through Spark 2.x and Spark 3.0, including its expanded ecosystem of built-in and external data sources, machine learning, and streaming technologies with which Spark is tightly integrated.
Presto+
[英文] What is Presto?
https://prestodb.io/what-is-presto/
https://www.tutorialspoint.com/apache_presto/index.htm
HBase+
[英文] HBase Tutorial
https://www.tutorialspoint.com/hbase/index.htm
HBase is a data model that is similar to Google's big table designed to provide quick random access to huge amounts of structured data. This tutorial provides an introduction to HBase, the procedures to set up HBase on Hadoop File Systems, and ways to interact with HBase shell.
数据治理+
https://www.ibm.com/think/topics/data-governance
Data governance is the data management discipline that focuses on the quality, security and availability of an organization’s data.
https://www.youtube.com/watch?v=uPsUjKLHLAg
Building data fabric eliminates the technological complexities of data governance so users can connect to the right data at the right time, regardless of where it resides.
Java+
https://www.youtube.com/watch?v=eIrMbAQSU34
Master Java – a must-have language for software development, Android apps, and more! ☕️ This beginner-friendly course takes you from basics to real coding skills.
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
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1、参与滴滴网约车业务数据建设，负责某一业务子方向的数据开发工作； 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与设计； 3、数据仓库ETL流程的优化及解决相关技术问题，在稳定性、扩展性、成本等角度有自己的思考与实践； 4、通过深入理解业务特点，通过数据建设为业务赋能，创造业务价值；
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社招3年以上技术
1. 深度参与数据平台体系内应用产品的研发，提升产品用户体验和研发效率，保障业务需求迭代顺利开展，保障线上系统稳定性； 2. 参与到数据采集 iOS 端 SDK 的日常维护迭代，并承担初级到中级复杂度的 iOS 应用开发； 3. 探索创新的开发思路与泛前端技术，聚焦效率提升； 4. 参与团队其他方向的项目维护开发，多维度赋能业务的同时，满足个人成长诉求； 5. 积极参与端技术研究和分享，推动团队技术进步。
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1. 负责外卖治理技术核心服务的日常开发与维护，保障治理业务的高效、高质量落地 2. 充分理解治理业务，可以通过业务模型拆解技术架构，可以识别现有系统问题并能给出系统优化方案 3. 参与外卖、闪送等业务线的治理业务需求，牵头中等规模的业务需求落地
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1、负责金融某一业务板块实时数据仓库或离线数据仓库的数仓模型建设和数仓研发工作，保证数据需求交付时效性和数据质量； 2、通过数据资产治理、数据需求交付时效提升、数据加工效率优化等方式实现数据仓库工作的降本提效。 3、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； 4、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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