小红书高级数据开发工程师-广告业务平台
社招全职3-5年后端开发地点:北京状态:招聘
任职要求
任职资格: - 本科及以上学历,计算机相关专业及优秀院校毕业者优先 - 精通SQL及至少一门编程语言(如Python、Java等),良好的代码风格与习惯,对自身代码精益求精,追求优雅 - 熟悉Hadoop、Spark等大数据处理框架,掌握常见功能场景的框架应用最佳实践 - 熟悉Doris、Clickhouse等OLAP引擎,掌握常见功能场景的中间件应用最佳实践 - 优秀的数仓建模能力,有重构意识,不只满足于产品需求交付,更能抽象提炼出可复用的维表、宽表,持续提升开发效率 - 具备一定数据…
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工作职责
岗位职责: - 参与小红书商业化数据产品开发工作,业务方向包括但不限于销售业绩、客户分析、代理商盯盘等 - 与产品、运营、后端、测试、运维等多角色协同工作,包括业务理解,需求评审,方案沟通,系统维护等 - 设计并实现高效、可扩展的数据架构,确保系统能够支持复杂的业务逻辑和大数据量处理,持续提升交付质量和效率 - 负责复杂数据链路架构、稳定性、成本、性能等方面的优化工作,保障线上服务运行稳定,资源使用合理
包括英文材料
学历+
SQL+
https://liaoxuefeng.com/books/sql/introduction/index.html
什么是SQL?简单地说,SQL就是访问和处理关系数据库的计算机标准语言。
https://sqlbolt.com/
Learn SQL with simple, interactive exercises.
https://www.youtube.com/watch?v=p3qvj9hO_Bo
In this video we will cover everything you need to know about SQL in only 60 minutes.
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.
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.
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.
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.
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