研发工程师

软件开发工程师：
1.参与产品前后端技术方案设计与架构，确保高性能与良好用户体验。
2.负责Web/移动端/小程序前端页面开发，以及后端接口、数据库设计与业务逻辑开发，完成全链路功能交付。
3.负责需求分析、系统设计、编码实现、测试及上线部署，参与完整项目生命周期。
4.持续优化系统性能与用户体验：前端聚焦加载与渲染效率，后端聚焦接口优化、缓存策略及系统稳定性。
5.参与工程化体系建设，包括CI/CD流程、自动化测试、代码规范与CodeReview。

数据分析工程师：
1.深入理解业务流程及IT架构，与业务方顺畅沟通，将模糊需求转化为清晰数据口径；结合业务场景设计合理数据模型。
2.对多源数据进行归集、分层存储（ODS/DWD/DWS）及清洗（去重、空值/异常值处理）。
3.将加工后的数据导出至分析工具（Excel/Tableau等），运用统计方法探查规律。
4.与UI、产品/项目经理、后端紧密配合，按时输出数据结果，跟进上线反馈，及时响应异常排查。
5.独立撰写数据分析报告，确保非技术业务方准确理解，支撑数据驱动决策

一、学历要求：大学本科及以上、学士学位及以上。
二、专业要求：计算机、通信、网络类相关专业。
三、技术基础要求
1、软件开发：
（1）掌握至少一门语言（JavaGoPythonNode.js等），熟悉一种主流框架（SpringBootGin/Django等）。
（2）熟悉关系型数据库（MySQL等）及SQL，了解NoSQL（Redis等）基本用法。
（3）扎实的计算机基础：数据结构、算法、操作系统、计算机网络、HTTP/TCP协议。
2、数据分析：
（1）熟悉数据库及SQL语言，精通标准SQL语法，熟练掌握至少一种主流关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL、Oracle或SQL Server）的操作,备复杂SQL查询语句的编写能力，能够熟练运用多表连接（JOIN）、子查询、窗口函数（如ROW_NUMBER、RANK）等技术进行数据提取与关联。
（2）具备扎实的数学与统计基础知识，理解并能够应用：随机试验与样本空间、条件概率与贝叶斯原理、事件的独立性与相关性等基础概念。
（3）掌握数据分析语言（Python）及熟悉数据平台，熟练掌握Python语言，能够使用 Pandas、NumPy 进行数据清洗、转换与聚合计算；熟悉Python的文件读写操作（CSV、Excel、JSON等），具备独立完成基础数据处理脚本开发的能力。
四、AI与前沿意识：能使用AI辅助开发工具（trae/opencode等），对AI驱动的智能应用（大模型、AIGC等）有兴趣。
五、 综合素质：逻辑清晰，具备端到端的系统抽象与问题拆解能力；善于沟通协作，自驱力强。性格开朗，积极乐观，具有亲和力，文体特长者优先