大数据开发工程师(J11245)

1、负责离线与实时数仓建设，包括分层建模、ETL 链路开发及性能调优。

2、负责各业务线实时/离线数据集成开发，保障数据交付的准确性与时效性。

3、负责数据资产规范化管理、数据模型开发，推动元数据、指标口径及数据质量的标准化落地。

4、负责业务数据专项的管理与跟进，支撑业务分析与数据需求场景。

5、将 AI 工具深度嵌入数据开发全链路，在需求拆解、模型设计、SQL/脚本生成与审查、任务排查、数据校验、文档沉淀等环节形成个人或团队级的使用 SOP。

6、参与自动化建模与自动化埋点的探索与落地，利用 AI 辅助或规则引擎手段，降低模型设计与埋点配置的人工成本，提升口径一致性与采集覆盖率。

1、本科及以上学历，计算机相关专业，3-5年相关经验。

2、具备扎实的数据仓库模型理论（维度建模/分层架构），熟练掌握大数据生态相关组件及其原理。

3、熟悉数据仓库全链路流程：从数据收集、加工、存储到数据服务。

4、熟练使用 Linux、Shell；至少掌握 Python、Java、SQL、Scala 其中一门开发语言，SQL 能力扎实。

5、熟练使用 Redis、ES、ClickHouse、pgsql 等 NoSQL/OLAP 组件。

6、具备至少一款主流 AI 编程/数据工具（如 Claude Code、Cursor、Codex CLI 等）的实际使用经验，能完成代码生成、审查与调试闭环。

7、能展示个人 AI 使用 SOP，或有 Skills 封装、Prompt 模板库、项目知识库沉淀的实践证据；具备对 AI 输出进行逻辑校验、性能判断与口径复核的能力。

8、有自动化建模（如模型自动生成 DDL/ETL、元数据驱动建表）或自动化埋点（无码/可视化埋点、埋点校验自动化）经验者优先。

9、具备良好的分析解决问题能力、逻辑思维框架，以及跨团队沟通协作能力。