滴滴（资深/高级）数据仓库研发工程师(J250626017)

任职要求

1. 统招本科及以上学历，计算机等相关专业; 3年及以上的互联网数据仓库开发工作经验，对业务和数据敏感
2. 熟悉大数据处理架构（如Flink、Spark Streaming、Kafka Streams等），熟悉数据集成解决方案，实现跨平台、跨系统的数据ETL。
3. 熟悉 MySQL、Redis、HBase、ClickHouse/Doris 等存储技术。能优化实时数据查询性能（如预聚合、索引优化）。
4. 精通 SQL，能编写复杂数据处理逻辑（如窗口函数、CDC 处理）。熟练使用 Python/Java/Scala 至少一种语言，能开发高效的数据清洗脚本。
5. 具备 非结构化/半结构化数据（JSON、XML、日志、文本等）解析和清洗经验。熟练使用 正则表达式、ETL 工具（如 Logstash、NiFi）、UDF 开发等技术进行数据规范化处理。
6. 熟悉 Linux 环境，具备 集群监控（Prometheus/Grafana）、故障排查 经验。

【加分项】
1. 具备国际化风控业务经验优先
2. 有算法经验者优先
3. 了解爬虫极其数据处理经验者优先
4. 了解图数据库、向量数据库这优先
5. 因为会与国外同事交流，或有国外出差机会，英语水平流利者为佳。

工作职责

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。