数据开发工程师

1、参与 LIMS、肿瘤大数据可视化系统 VISIONS、临床试验管理系统等数字化与智能化平台建设，支撑医疗健康领域的数据管理、分析与业务决策；

2、在项目中承担从需求理解、方案设计、开发测试、部署上线到运行维护的完整工作，逐步具备独立交付小型数据应用或功能模块的能力；

3、负责数据仓库、数据集市及主题数据域的建设，参与数据建模、数据清洗、ETL/ELT 流程开发与优化，保障数据的准确性、一致性、完整性和时效性；

4、参与后端接口、数据服务及前端数据展示页面开发，为业务系统、BI 报表和可视化应用提供稳定、规范的数据能力；

5、参与数据看板、统计报表及交互式可视化功能建设，提升数据应用的易用性和业务价值；

6、使用 AI 工具辅助 SQL、代码、测试用例、数据探查、异常分析和技术文档编写，能够对 AI 生成内容进行验证、修改和优化；

7、参与数据 Pipeline、接口服务及应用系统的监控、告警和问题排查，逐步完善数据质量校验、元数据、数据血缘及系统可观测性建设；

8、遵循 Git、代码评审、测试和发布规范，持续提升代码质量、工程能力和项目交付能力。

1、2027届海内外应届本科及以上毕业生，计算机、软件工程、数据科学、数学、统计学及相关专业；

2、具备扎实的编程、数据库、数据结构及计算机基础，熟练掌握 SQL，能够完成常见的多表查询、数据清洗、聚合分析和数据转换任务；

3、了解 MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库，理解索引、事务、主键、约束等基本概念；

4、了解数据仓库分层架构，如 ODS、DWD、DWS、ADS，掌握基本的数据建模和指标设计方法；

5、至少掌握 Python、Java、JavaScript/TypeScript 等一种开发语言，能够编写结构清晰、可维护的程序；

6、具备一定的前后端开发基础，了解 RESTful API、JSON、HTTP 等基本概念；接触过 Vue、React、FastAPI、Spring Boot、Node、js 等技术者优先；

7、了解至少一种数据集成、任务调度或开发工具，如 Airflow、DolphinScheduler、DataX 等；有 Tableau、Power BI、Superset 等 BI 工具或数据可视化项目经验者优先；

8、熟悉 Git 和基本 Linux 操作，了解 Docker、接口测试、日志排查或应用部署流程者优先；

9、能够合理使用 ChatGPT、通义、Claude、codex 等 AI 工具提升学习和开发效率，并具备独立思考、结果验证、数据隐私和信息安全意识；

10、具备良好的逻辑思维、学习能力和问题定位能力，能够将业务需求拆解为数据、接口和页面功能，并推动任务完成；

11、具备良好的沟通协作能力和责任意识，愿意深入理解业务，能够逐步承担从需求到上线的项目工作

12、有课程设计、毕业设计、实验室项目、开源项目或实习经历者优先；对医疗健康、临床科研、生物信息或数据智能领域感兴趣者优先。