大数据开发工程师

Job description

• 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；
• 与小伙伴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。

Qualifications

• 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。