数据工程师（安全防护）
岗位摘要
设计、构建并维护可扩展的数据管道，支持安全监控、滥用检测和执法工作流；开发并优化数据模型与数仓解决方案，以支持对大规模使用数据和安全数据的高效分析；构建并维护仪表盘和报告基础设施，让安全防护团队了解模型行为、滥用模式及执法结果
岗位职责
- 设计、构建并维护可扩展的数据管道，支持安全监控、滥用检测和执法工作流
- 开发并优化数据模型与数仓解决方案，以支持对大规模使用数据和安全数据的高效分析
- 构建并维护仪表盘和报告基础设施，让安全防护团队了解模型行为、滥用模式及执法结果
- 与工程师协作，将模型输出、用户报告和自动分类器等多源数据集成到统一分析层
- 实施数据质量框架、监控和告警，确保安全关键数据的可靠性
- 与研究团队合作，提供数据洞察，帮助改进模型和安全干预措施
- 开发自助式数据工具，使利益相关者能独立探索安全数据并生成报告
- 参与数据治理实践，包括访问控制、保留策略和隐私合规的数据处理
任职要求
- 熟练掌握SQL和Python，具有构建和维护ETL/ELT管道的实操经验
- 具有云数据平台经验，如BigQuery、Redshift、Snowflake或类似平台
- 具有现代数据栈工具经验，如dbt、Airflow、Spark或类似编排与转换框架
- 具有使用Looker、Tableau或Metabase等工具构建仪表盘和数据可视化的经验
- 能够清晰沟通，并向技术和非技术受众解释复杂数据概念
- 8年以上数据工程、分析工程或相关岗位经验
- 能够跨栈贡献，并在需要时承担职责范围外的工作
- 具有信任与安全、诚信、欺诈或滥用检测数据系统背景
- 具有大规模事件流系统经验，如Kafka、Pub/Sub或Kinesis
- 具有构建支持ML模型监控或评估的数据基础设施经验
- 熟悉GDPR、CCPA或类似数据隐私与合规框架
- 具有统计分析背景或与数据科学家紧密合作的经验
- 对AI的社会影响及提升AI系统安全性有真正兴趣