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职位介绍: 核心职责: 分析复杂的业务与技术需求，设计与实施定制化的数据架构与工程解决方案。开发、部署并运维可扩展、高性能、高性价比的批流一体数据管道、服务及平台组件。与跨职能团队紧密协作，共同定义数据模型、SLA及治理标准，将数据需求落地为可靠的产品、服务或洞察。在工程实践中始终保持对代码质量、系统可扩展性、安全性与数据治理的高标准要求。持续探索并评估前沿的数据工程技术、工具与实践，推动团队技术演进与效率提升。专业方向: 本职位提供两个重点发展路径，候选人将根据专长与团队需求侧重其一。数据产品工程师: 角色定位：作为数据产品负责人，主导数据驱动的分析解决方案从需求到交付的全流程。核心焦点:设计、构建并维护直接赋能业务决策与产品的高质量、可复用数据资产与分析产品。关键职责: 直接负责业务分析与洞察交付，包括设计、开发与维护关键业务数据看板、报表及深度分析。与数据科学家合作，将机器学习特征工程、实验分析与数据工作流产品化，构建可靠、可监控的生产级数据管道。进行数据建模，构建具备质量监控的ETL/ELT管道，并通过安全的数据服务或API发布经过治理的核心数据资产。云数据平台工程师: 角色定位:作为内部数据平台的核心构建者，扮演“效能倍增器”的角色。核心焦点: 设计并实现基础设施、标准规范及自动化流程，提升所有数据开发者的生产效率与体验。关键职责: 设计、构建并维护可扩展、安全、高可用的内部数据平台，提供卓越的开发者体验。集成云PaaS数据服务，并开发平台原生功能未覆盖的质量控制、治理框架及定制化服务。产品化开发者的“黄金路径”，通过自服务工具和自动化消除研发摩擦；构建监控、告警及策略即代码系统以保障平台治理与可观测性。 Daily Work 管道与平台开发：使用现代框架（如Spark, Flink, Kafka）设计、实现和优化批处理与流式数据管道。数据建模与治理：设计并实施高效的数据模型（维度、范式、Data Vault），并在数据全生命周期中执行数据质量、安全和治理标准。云基础设施管理：在云平台（AWS, Azure, GCP）上构建、管理和优化数据基础设施，熟练运用数据仓库、数据湖和无服务器计算等服务。跨职能协作：与数据科学家、分析师和业务利益相关者紧密合作，理解需求，交付数据解决方案，并支持数据驱动项目。卓越运维：通过监控、告警、故障排查和持续改进，确保数据系统的可靠性、性能与成本效益。任职要求: 计算机科学、工程或相关领域的硕士及以上学历。至少5年以上数据工程、数据分析平台或相关领域的实践经验。扎实的数据结构、算法和分布式系统设计基础。优秀的沟通与团队协作能力，以及积极主动解决问题的态度。优秀的中文和英文沟通能力者优先。技术专长: 精通Python、Java、Scala或Go中的至少一门编程语言，并拥有专家级SQL能力。深入理解大数据技术与框架（如Spark, Flink, Kafka, Airflow/Dagster）。在数据库设计、优化及使用多种数据存储（关系型、NoSQL、数据湖表格式）方面拥有丰富经验。具备主流云平台（如AWS, Azure, GCP）及相关数据服务的实战经验。附加专长数据产品工程师方向: 拥有构建和维护大规模数据仓库、数据湖及端到端数据产品的经验；具备直接交付业务分析洞察的成功案例。云数据平台工程师方向: 具备Docker/Kubernetes生产环境经验、Terraform等IaC工具经验、CI/CD及开发者工具链建设经验。通用要求: 拥有成功交付并运维多个服务多团队、满足严格SLA要求的数据产品或平台组件的经验。拥有相关云服务商的数据工程师或架构师认证者更佳。

其他信息: 语言要求：不限; 行业要求：制药

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