职位&公司对比
职位详情
- 北京
- 3-5年
- 本科
- 数据分析
- 数据挖掘
- 数据架构
1、了解大型企业信息化规划的方法，具备集boss团型企业数据规划2年以上经验 2、至少2年数据仓库开发工作经验以上，具备大型数据仓库架构设kanzhun计、模型设计、存储设计能力 3、熟悉行业先进业务实践，及行业发展趋势 4、熟悉业务架构、数据架构、应用架构和技术架构之间的关系 5、具备一定的数据模型建设和管理的方法论，具备数据集成架构、数据仓库的设计直聘、规划和实施数据集市等相关应用经验 6、良好的沟通能力，确保数据架构在技术以及商业层面都能获得客户的认可； 岗位要求： 1、有一定的数据架构规划、数据建模、数据库设计以及程序设计、开发经验； 2、有一定的企业级数据解决方案或数据架构（数据仓库、数据集成、数据管理）构建经验； 3、了解以下至少一种数据库（Teradata，Netezza， Oracle，Mysql）；至少一种ETL工具（SAS，Informatica， D来自BOSS直聘atastage， AbInitio）；数据建模工具（如：Erwin、Powerdesigner）；BI报表开发工具（如：SAS、Cognos、Business Objects 等）； 4、大学本科，计算机软件、管理信息系统相关专业； 5、具备数据治理咨询工作经验者优先；
职位详情
- 北京
- 3-5年
- 本科
- 接受无数据开发/架构经验
- Hadoop
- Spark
- Flink
- 数据湖
- 数据治理
技术能力： 1.大数据方面：精通 Hado来自BOSS直聘op/Spark/Flink 等分布式计算框架，熟悉数据湖 / 仓 / 中台架构设计，具备数据治理、数据质量管控经验。了解多模态数据特点，以及BOSS直聘多模态数据平台的技术路线。 2.大模型方面：熟悉主流大模型技术原理、应用场景，掌握大模型对数据boss平台的需求（如高质量标注数据、多模态数据支持、实时 / 近实时数据更新）。 加分项： 1.智能数据处理能力：利用大模型优化数据清洗、标注、分类等流程，如通过 LLM 自动生成数据质量规则。 2.模型增强分析能力：可设计结合大模型的智能分析功能（如生成式数据分析报告、智能数据探索），提升数据价值挖掘效率。 行业经验： 1.具备大企业、医疗健康或金融领域数据平台项目经验，能处boss理复杂业务场景下的数据问题，熟悉相关行业数据特点、业务需求和规范。 其他能力： 1.善于总结复杂数据问题和项目经验，形成可复用知kanzhun识资产，撰写高质量技术文档和报告。 2.能够向不同人员清晰阐述数据平台技术和解决方案，在项目各阶段有效沟通协作。 3.具备计算机科学、信息管理等相关专业本科或以上学历。
技能解析
- 设计能力
- 管理信息
- 数据仓库
- 咨询工作
- 企业信息化
- 数据架构
- 仓库架构设计
- 沟通能力
- 行业发展
- 数据模型
- 开发经验
- 开发工作
- 建模工具
- 应用架构
- 数据管理
- 计算机软件
- 程序设计
- 技术架构
- 数据库设计
- 信息化规划
- 管理的方法
- 模型设计
- 开发工具
- 数据建模
- 建设和管理
- 好的沟通
- 发展趋势
- 解决方案
- 数据治理
- 架构设计
数据来自CSL职业科学研究室
技能解析
- 技术路线
- 分布式计算
- 数据质量
- 数据处理能力
- 沟通协作
- 善于总结
- 数据分析
- 熟悉数据
- 分析能力
- 分析报告
- 数据分析报告
- 有效沟通
- 数据处理
- 技术原理
- 处理复杂
- 实时数据
- 行业数据
- 金融领域
- 数据支持
- 数据清洗
- 信息管理
- 技术文档
- 解决方案
- 数据治理
- 架构设计
数据来自CSL职业科学研究室
工作时间
公司福利
- 五险一金
- 补充医疗保险
- 定期体检
- 年终奖
- 股票期权
- 带薪年假
- 员工旅游
- 免费班车
- 通讯补贴
- 交通补助
- 包吃
- 节日福利
- 零食下午茶
- 免费健身房
电子营业执照
京公网安备11010502032801