京东数据开发工程师
任职要求
1.计算机相关专业，3年以上数仓开发实施经验，能够根据业务设计数据仓库模型，保证数据的产出和质量； 2.精通sql开发，有较丰富的Hive sql性能调优经验，能进行udf开发者优先； 3.熟悉Mysql、Hbase、Redis、Doris、…
工作职责
1.参与数据仓库主题的规划，负责某个具体业务方向的数仓建设； 2.负责数据仓库及数据集市的数模设计及元数据完善； 3.负责数据仓库ETL开发，包括离线、准实时及实时的任务开发； 4.负责数据集市的报表数据开发及接口数据开发。
负责 Hadoop、Spark、Hive、HBase、Presto、Flink、ClickHouse 等大数据集群的规划、部署与算力调优，保障集群 7×24 小时稳定运行。 负责集群日常运维、性能调优、容量规划、故障排查与问题根治，保障服务达成 SLA 指标。 负责大数据开源组件二次封装、功能迭代与漏洞修复，搭建通用工具与服务，赋能数据平台建设。 为数据分析团队提供底层技术支撑，协助解决平台使用过程中各类复杂技术问题。算机、软件工程、数学等相关专业，本科及以上学历，拥有 3 年及以上大数据研发相关工作经验。 具备中大型集群（PB 级数据量或 50~100 节点规模）整体规划、搭建与优化实战经验。 有 Hadoop、Spark、Hive、Presto 等开源框架源码修改、二次开发经验者优先。 精通 Hadoop、Spark、Hive、HBase、Presto、Flink、ClickHouse 等主流大数据生态组件。 熟练使用 Java、Python、Shell 进行开发，精通 HiveSQL 性能调优。 可独立完成需求分析、技术选型，能够设计高可用、高可扩展的大数据解决方案。 具备钻研精神与自驱力，沟通表达良好，拥有较强的抗压能力及集群应急处置能力。 具备 AI 开发能力，熟练使用主流 AI 编程提效工具（如 Codex、CodeCopilot 等）。 拥有大数据场景下大模型 Agent 设计、开发及项目落地经验者优先。 了解或掌握机器学习算法底层原理者优先。 ## Key Responsibilities * Design, deploy, optimize, and maintain large-scale big data clusters based on technologies such as Hadoop, Spark, Hive, HBase, Presto, Flink, and ClickHouse. * Ensure 24×7 stability, reliability, and performance of production data platforms through proactive monitoring, capacity planning, and performance tuning. * Troubleshoot complex system issues, conduct root cause analysis, and implement long-term solutions to meet SLA requirements. * Develop and enhance internal platform capabilities through customization, secondary development, feature enhancements, and bug fixes of open-source big data components. * Build reusable tools, frameworks, and platform services to improve engineering efficiency and support data platform evolution. * Provide technical guidance and infrastructure support for data analysts, data engineers, and business teams, helping resolve complex platform-related challenges. * Participate in architecture design, technology evaluation, and best-practice establishment for enterprise-scale data platforms. ##
1、负责国际BI、零售通、米网相关数据相关数据应用、数仓底层开发和维护； 2、理解和拆解数据产品需求，完成数据分析、数据建模以及编码工作； 3、跨团队与服务端、前端、测试等完成需求沟通和协作，完成项目；
1、分析业务需求，建设数据库仓库，对业务部门提供数据支持； 2、参与数据源分析，完成大数据平台与各业务系统的数据对接； 3、完成基于大数据技术平台基础上的数据仓库设计和ETL开发； 4、调研相关技术，优化大数据开发流程，规划大数据平台应用。
1、加入高德地图的商业智能BI团队，深入理解高德核心业务，为决策层评估业务价值、进行业务决策等提供数据支撑； 2、数据研发：参与高德地图打车、搜索等核心业务的数据仓库、数据产品建设，参与数据治理并沉淀业务数据资产； 3、数据挖掘：基于高德地图的海量日志，通过算法模型挖掘有价值的业务信息，指导高德地图的产品迭代。