顺丰大数据工程师（数据应用）
任职要求
1、本科及以上学历，统计学、数学、计算机科学、经济学等相关专业优先，大学英语四级（CET-4）及以上。 2、精通SQL，可高效处理复杂数据查询与分析；熟练使用至少一款BI工具（Tableau、Power BI、帆软等）及Excel高级功能；熟悉MySQL、PostgreSQL、Oracle等数据库操作。 3、 具备良好业务理解能力，能快速理解业务逻辑；拥有敏锐数据敏感度，善于发现并解…
工作职责
1、数据分析与建模 ①负责公司业务数据的收集、清洗、整理和分析 ② 建立和维护数据仓库，设计合理的数据模型 ③开发和优化ETL流程，确保数据质量和时效性 ④ 进行深度数据挖掘，发现业务洞察和增长机会 2、可视化报表开发 ①设计和开发各类业务报表和仪表板 ② 利用BI工具制作直观、美观的数据可视化图表 ③建立自动化报表体系，提高数据分析效率 ④与业务部门紧密合作，理解需求并提供定制化分析方案
我们是有赞的核心数据团队，主要负责商家后台数据中心的建设与运营。我们致力于打造业界领先的、基于语义层的统一数据服务平台（OneService），构建完善的指标管理体系，赋能商家精细化运营，提升数据驱动决策的效率。加入我们，你将有机会参与从0到1或从1到N构建企业级数据服务核心基础设施的过程。 岗位职责： 1. 负责统一数据服务平台（基于语义层）的设计、研发与持续优化，打造公司级标准、高效、易用的数据消费入口； 2. 负责指标中心/指标管理系统的规划与建设，建立规范化的指标生产、维护、管理流程与配套工具，保障指标口径统一与准确； 3. 提升平台数据服务能力，支持多样化的数据消费场景（如：BI报表、自助分析、数据API、运营活动等），赋能业务实现数据驱动，包括但不限于数据可视化产品，数据赋能运营等场景的设计和落地； 4. 持续优化数据平台的技术架构，提升系统稳定性、查询性能和用户体验，降低数据接入和使用成本； 5. 负责数据产品的开发及维护工作，与数据分析师、产品经理、业务方紧密合作，理解数据需求，将其转化为标准化的数据平台能力。 工作内容： 1. 负责商家数据中心的设计、开发与持续迭代优化（基于离线/实时数仓）； 2. 深入参与OneService平台的设计与研发，包括但不限于语义层建模、查询引擎对接、API服务开发、权限管理等核心模块； 3. 负责指标维度管理系统的设计与实现，支持指标的定义、血缘、变更、生命周期管理等功能； 4. 基于Spark/Flink等计算引擎进行数据处理、加工与分析，构建高效、稳定的数据链路； 5. 应用OLAP技术（如Doris, ClickHouse, Kylin等）优化海量数据查询性能，并根据业务场景进行技术选型和实践； 6. 参与数据服务相关在线系统的架构设计与开发，保障服务的高可用和高性能。
1、为公司 AI 和 BI 业务场景提供 data engineering 能力，包括可灵、商业化、电商、主站等业务；既支持结构化数据、也支持多模态数据； 2、团队有超过一半的 Apache Committer / PMC（Hudi / Paimon / Amoro / Flink/ RocketMQ），与开源社区紧密合作，持续构建开源影响力，有机会成长为 Apache Committer / PMC； 3、打造行业领先的数据湖服务，提供高效、极简的EB级数据存储与处理能力。推进快手数据体系的全面的湖仓化； 4、跟进学术界，工业界成熟的经验与技术，规划与推进快手数据体系的不断演进与迭代。
1、设计和开发大规模预训练数据处理链路，为基座模型预训练提供稳定、可靠的高质量数据处理能力，包括数据寻源、数据抓取/采集、数据解析（OCR、图片、网页）等工作内容； 2、设计和开发服务大模型预训练的数据平台，管理数据的元信息、血缘、存储治理等数据全生命周期要素；提供预训练数据的可视化、可观测能力；探索数据实验、数据发版的工程上限； 3、针对LLM、VLM等模型构建数据合成方案和框架，支持数据Scale等工作； 4、根据大模型训练数据特点，抽象并开发高效、可靠的数据加工框架，提升所有大模型算法工程师处理数据的工程效率。
数据如企业的血液，大数据技术也是最具竞争力的行业技术之一，通过海量数据价值挖掘，优化产品体验，服务好5亿+遍布世界各地的用户，是每个vivo数据人的不懈追求！ 在这里， 你将有机会与业界技术牛人一起玩转PB级数据传输、存储、计算、分析； 你将有机会与技术达人一起构建企业级数据仓库； 你将与我们一起建设数据应用产品与数据分析体系； 你将是vivo数据中台建设的一分子。 你将与我们一起专注于： 1、研发数据基础服务平台（包括但不限于hadoop生态、flink、kafka、spark、数据作业平台、数据治理平台等）； 2、研发数据应用平台与产品（包括但不限于BI平台、流量分析平台、埋点解决方案、画像平台等）； 3、构建企业级数据仓库，优化数据建模； 4、探索先进的大数据解决方案。