顺丰大数据挖掘与分析工程师(实习生)
社招全职1-3年地点:深圳状态:招聘
任职要求
1.有数据开发、或分析、挖掘相关工作经验 2.熟悉SQL语言,如HiveSQL、SprakSQL、SQL等,具备一定的大数据仓库开发经验以及HiveSOL、SparkSQL性能调优经验,熟练掌握调优方法,包含YARN的日志分析,数据倾斜调优,参数优化等; 3.熟练掌握hive、spark…
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工作职责
1,根据业务或数据产品经理的需求实现对业务指标数据的采集、清洗、计算等支持业务决策 2.开发通用业务数据服务,负责系统性能交付、优化、运维 3.按时保质的完成工作,配合产品、测试、前端完成系统交付和目标达成
包括英文材料
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.
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
性能调优+
https://goperf.dev/
The Go App Optimization Guide is a series of in-depth, technical articles for developers who want to get more performance out of their Go code without relying on guesswork or cargo cult patterns.
https://web.dev/learn/performance
This course is designed for those new to web performance, a vital aspect of the user experience.
https://www.ibm.com/think/insights/application-performance-optimization
Application performance is not just a simple concern for most organizations; it’s a critical factor in their business’s success.
https://www.oreilly.com/library/view/optimizing-java/9781492039259/
Performance tuning is an experimental science, but that doesn’t mean engineers should resort to guesswork and folklore to get the job done.
Yarn+
[英文] Introduction
https://yarnpkg.com/getting-started
Yarn is an established open-source package manager used to manage dependencies in JavaScript projects.
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
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社招1年以下
1.参与大规模企业数据的清洗、分析和挖掘,保证基础数据质量;结合内外部数据,构建企业画像,打造企业级数据底盘能力; 2.支持业务数据的定制化开发和挖掘,针对不同业务如:销售支持,客户保障,数据应用等,将业务需求抽象成数据挖掘逻辑; 3.参与搭建企业级数据服务能力,利用文本挖掘、自然语言处理、机器学习等方法,建模分析和解决企业在供应链、拓客、经营效率及经营风险上面临的实际问题,助力企业客户的经营发展;
更新于 2025-07-10深圳
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2、分析和研究数据与实际业务的关联关系,利用数据挖掘的先进技术,针对具体业务需求场景,进行建模分析; 3、基于海量用户行为数据和其他数据,开发设计面向常规算法不能解决问题的可扩展机器学习算法,并以实际业务应用为导向研发创新方法,产生创新应用; 4、为产品运营提供数据分析支持,包括网站数据分析、产品用户分析、行业分析等。
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