大数据开发工程师
岗位摘要
负责企业级数据仓库设计、建模、规范以及研发工作；深入理解业务需求，规划数据仓库建设的整体方向和技术路线，构建快速、准确、灵活、实用的数据仓库，挖掘发挥数据的价值；保证数据仓库的及时、准确、稳定产出，构建好用的数据仓库
岗位职责
- 负责企业级数据仓库设计、建模、规范以及研发工作
- 深入理解业务需求，规划数据仓库建设的整体方向和技术路线，构建快速、准确、灵活、实用的数据仓库，挖掘发挥数据的价值
- 保证数据仓库的及时、准确、稳定产出，构建好用的数据仓库
- 打造行业一流的数据仓库团队
- 与团队一起调研和实践热门数据仓库组件和技术（数据湖、TiDB、FlinkSql、实时数仓等）
- 探索AI与数仓的深度融合，推动AI Agent、大模型在数据开发、数据治理、智能分析等场景的落地应用
- 建设数仓智能体（Data Agent），实现自然语言驱动的数据查询、指标解读、异常归因等能力，降低数据使用门槛
- 负责数据仓库的AI赋能体系搭建，包括但不限于：智能ETL开发辅助、数据质量智能巡检、元数据智能管理、智能运维等
- 跟踪业界AI+Data前沿技术（Text2SQL、RAG、LLM4Data等），结合业务场景进行技术选型与落地，推动团队AI能力建设
任职要求
- 精通Unix/Linux操作系统下Java或Scala开发，有良好的编码习惯，有扎实的计算机理论基础
- 熟练掌握大数据处理技术栈，有丰富的Hadoop/Spark的实际项目使用经验，使用过Flink/Doris/Holo等更佳
- 大数据开发工作至少5-10年，有Hive数据仓库开发经验，有实时数据仓库开发经验者更佳
- 具有优秀的业务理解能力、自我推动力，有较强的逻辑分析能力，对数据敏感，对大数据处理和分析技术充满激情
- 熟悉数据仓库建设生命周期和流程规范，并掌握主题建模、维度建模理论者优先
- 了解大模型原理与应用，有LLM/RAG/Agent等AI技术在数据领域落地的实践经验者优先
- 熟悉Text2SQL、智能数据治理、AI辅助ETL开发等方向，具备将AI能力融入数据开发流程的意识和能力
- 持续关注AI+Data前沿技术动态，有较强的学习能力和技术热情，愿意探索大模型与数仓的深度结合