饿了么淘宝闪购-大数据测试开发专家-AB实验
社招全职3年以上技术类-质量保证地点：上海状态：招聘
任职要求
● 计算机及相关专业背景，3-5年测试开发或质量保障经验，有大型实验平台或数据平台相关测试经验者优先； ● 深入理解A/B实验原理、分流算法（如分层分流、用户/设备粒度分流）、正交实验设计及统计显著性判断逻辑； ● 熟悉实验平台典型技术栈，如配置中心、实时计算（Flink/Spark）、OLAP引擎（St…
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工作职责
● 负责实验平台（分流SDK、流量模型、实验分析报告等）的全链路质量保障工作，深入理解实验分流机制、流量分配逻辑及实验生命周期，制定覆盖功能、稳定性、一致性与性能的测试策略与保障方案； ● 主导实验平台核心模块（如分流服务、配置管理、指标计算、实验分析等）的功能、边界、异常及高可用性测试，确保实验结果的准确性与系统运行的稳定性； ● 构建并优化实验平台自动化测试体系，包括分流一致性验证、数据埋点对齐、指标口径校验等关键场景的自动化覆盖，提升测试效率与回归质量； ● 深度参与实验平台稳定性建设，识别潜在风险点，推动监控告警、容灾演练、故障自愈等质量左移措施落地，保障平台在高并发、大规模实验场景下的可靠运行； ● 对实验平台线上问题进行根因分析、复盘总结，并推动架构、流程或工具层面的改进，持续提升平台健壮性与用户体验。
包括英文材料
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
Flink+
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-2.0/docs/learn-flink/overview/
This training presents an introduction to Apache Flink that includes just enough to get you started writing scalable streaming ETL, analytics, and event-driven applications, while leaving out a lot of (ultimately important) details.
https://www.youtube.com/watch?v=WajYe9iA2Uk&list=PLa7VYi0yPIH2GTo3vRtX8w9tgNTTyYSux
Today’s businesses are increasingly software-defined, and their business processes are being automated. Whether it’s orders and shipments, or downloads and clicks, business events can always be streamed. Flink can be used to manipulate, process, and react to these streaming events as they occur.
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.
OLAP+
https://www.youtube.com/watch?v=iw-5kFzIdgY
OLAP (for online analytical processing) is software for performing multidimensional analysis at high speeds on large volumes of data from a data warehouse, data mart, or some other unified, centralized data store.
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1. 构建并维护全面的、准确的、能反映服务业务线特征的整体指标体系, 并基于日常指标监控，及时发现并定位业务问题； 2. 通过专题分析，对业务问题进行深入分析，为公司运营决策、用户增长方向提供数据支持； 3. 沉淀分析思路与框架， 提炼数据产品需求，与相关团队（如技术开发团队） 协作并推动数据产品的落地； 4. 与相关团队协作进行数据建模和快速迭代，推动业务部门的数据化运营； 5. 与相关团队协作组织数据技术与产品相关的理念、技能、工具的培训。
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1、负责地图业务方向的测试工作以及相关算法评测工作，参与项目过程、制定测试计划和测试策略，保障系统质量与稳定性；； 2、负责所属项目的功能测试，自动化测试，性能测试，算法效果评测以及测试过程中针对特定场景专有测试工具的开发； 3、具备较好的代码能力，能走查开发代码，快速定位问题； 4、能根据业务特点，设计和开发相应的测试工具/平台，提高测试效率； 5、有owner意识，能够很好的反馈、跟踪、重现线上问题，推动问题解决，实现问题闭环；
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更新于 2026-01-28上海