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一、崗位職責(zé)
1、數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理：
負(fù)責(zé)海量原始數(shù)據(jù)的清洗、去噪、去重及結(jié)構(gòu)化處理，解決數(shù)據(jù)不一致性、缺失值等問題；
構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)清洗流程和自動(dòng)化工具，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量與可用性。
2、數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)與維護(hù)：
參與大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)與開發(fā)，包括分布式存儲(chǔ)、計(jì)算系統(tǒng)（如Hadoop、Spark、Flink等）的部署與優(yōu)化；
開發(fā)高效ETL工具與數(shù)據(jù)管道，保障數(shù)據(jù)高效流轉(zhuǎn)與實(shí)時(shí)性需求。
3、數(shù)據(jù)中臺(tái)搭建與治理：
主導(dǎo)或參與企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)，整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務(wù)接口；
設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分層模型（ODS/DWD/DWS/ADS），制定數(shù)據(jù)治理規(guī)范，確保數(shù)據(jù)資產(chǎn)的可復(fù)用性。
4、大模型數(shù)據(jù)處理與支持：
針對(duì)大模型（如LLM、多模態(tài)模型）訓(xùn)練與推理需求，完成大規(guī)模數(shù)據(jù)集的采集、標(biāo)注、特征工程及分布式處理；
優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算鏈路，提升大模型訓(xùn)練效率，支持算法團(tuán)隊(duì)完成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型迭代。
二、任職要求
1、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷；
2、3年以上大數(shù)據(jù)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，具備完整的大數(shù)據(jù)平臺(tái)或數(shù)據(jù)中臺(tái)項(xiàng)目落地經(jīng)驗(yàn)。
3、技術(shù)能力：
核心技能：
精通Java/Python/Scala等至少一門編程語(yǔ)言，熟悉SQL及NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)；
熟悉Hadoop生態(tài)組件（HDFS/YARN/Hive/Spark/Flink等），具備調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)；
熟練使用數(shù)據(jù)清洗工具（如Pandas、Spark SQL），具備復(fù)雜數(shù)據(jù)問題解決能力。
數(shù)據(jù)中臺(tái)經(jīng)驗(yàn)：
熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模理論，具備數(shù)據(jù)血緣、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)服務(wù)化（API/數(shù)據(jù)湖）實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；
了解主流數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)（如阿里DataWorks、網(wǎng)易數(shù)帆等）或有自研經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
大模型數(shù)據(jù)處理：
熟悉大模型數(shù)據(jù)處理流程（如Tokenization、分布式并行訓(xùn)練數(shù)據(jù)預(yù)處理）；
有TensorFlow/PyTorch等框架下的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)，熟悉GPU集群優(yōu)化者優(yōu)先。
4、優(yōu)秀的邏輯思維與問題拆解能力，能獨(dú)立承擔(dān)復(fù)雜數(shù)據(jù)任務(wù)；
5、良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作意識(shí)，能與算法、產(chǎn)品、業(yè)務(wù)部門高效溝通；
6、對(duì)技術(shù)前沿敏感，具備技術(shù)方案快速落地的執(zhí)行力。