高德地图高德-安全数据仓库专家-AI NATIVE
任职要求
-经验要求：5 年以上数据仓库开发经验，本科及以上学历（计算机、数据科学等相关专业优先）。具备业务安全、风控或反爬黑灰产对抗领域的数仓建设经历，有日均亿级以上数据量、实时与离线一体化数仓实战经验者优先。有将大模型 / AI Agent 真实落地到数据研发或数据治理场景的经验者优先（请在简历中说明具体场景与效果）。 -数仓工程硬实力：精通 MaxCompute/ODPS、Hive 等离线计算引擎，熟练掌握 Flink/Blink 实时计算与 Hologres/ClickHouse 等 OLAP 引擎，能独立完成安全风控域 ODS-DWD-DWS-ADS 分层建模与指标体系设计。具备扎实的 SQL 性能调优能力，能定位并解决数据倾斜、大表 Join、实时链路延迟与稳定性等典型问题。具备数据质量与治理体系落地能力，理解数据血缘、口径一致性、监控告警与资产分层管理。 -AI Native 能力（核心）：能独立设计并构建面向数据场景的 AI Agent，覆盖 SQL 生成与优化、数据校验、异常/黑灰产检测、数据治理等环节，实现…
工作职责
1、负责安全风控域数据仓库的分层建模与指标体系建设，支撑反爬、反欺诈、内容与账户安全等场景的离线与实时数据交付； 2、主导将 AI 能力（Agent、知识库、大模型）工程化落地到 SQL 开发、数据校验、异常检测与数据治理全链路，持续提升数据交付效率与质量； 3、沉淀可复用的安全数仓资产（模型、指标、skill、知识库），推进团队向 AI Native 研发模式转型。
1、搭建司机健康全流程质量评价体系，覆盖数据采集、人群筛查、干预执行、效果追踪全环节，挖掘各环节优化空间并输出可行的改进建议； 2、监控司机健康核心指标，搭建标准化数据报表与可视化监控看板，及时捕捉数据异常并发出预警，保障健康安全运营工作有序推进。 3、定期输出运营周报、月报，提炼核心数据洞察，为优化司机健康安全管理方案、调整运营策略提供数据依据； 4、根据业务需要，开展运营类以及项目管理类相关工作，独立主动推动项目流程落地；
参与信息安全数仓建设工作，包括离线/近线数据建模、开发、治理、优化、BI分析、可视化等方向，保障业务风控、反爬、身份安全、基础安全等领域的数据需求。
1、负责内容安全模型训练及评估数据的项目交付全流程管理，从需求分析、方案设计到落地执行与持续优化，确保项目高效、高质量完成； 2、深入理解算法、产品等团队的业务目标与数据需求，主导数据生产策略的制定与迭代，将复杂的业务问题转化为可落地、可规模化的数据解决方案； 3、构建并持续优化数据生产的标准化流程、操作规范与质量体系，识别流程中的效率瓶颈与质量风险，通过机制设计、工具提效、自动化等手段提升交付效率与稳定性； 4、作为项目核心推动者，协同算法、产品、标注、运营等多方团队，统筹项目进度，识别并解决项目推进中的卡点与风险，保障项目目标达成； 5、建立项目交付的质量评估与复盘机制，通过数据监控、问题分析、案例沉淀等方式，推动交付质量与团队效能的持续提升，形成可复用的最佳实践。
1、情报挖掘与分析：主动挖掘涉黑产的数据的情报，并结合现有基建能力进行分析； 2、攻防对抗与渗透：通过渗透测试挖掘内部数据安全问题，并开展数据安全对抗，模拟内部人员绕过安全检测并外传数据。提升整体防御水位； 3、深入理解 Web 常见漏洞（如 XSS、CSRF、SQLi、SSRF、RCE、反序列化等）及二进制安全问题（如堆栈溢出、UAF、逻辑漏洞等），用于攻击模拟与防御加固； 4、大数据安全分析：基于日志、流量、行为数据编写策略，识别数据安全事件、定位相关人员； 5、协同响应与溯源：配合应急响应团队，对涉及数据安全事件进行溯源，分析复盘。