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崗位職責(zé)：
1. 大數(shù)據(jù)分析與開發(fā)：負(fù)責(zé)海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、建模、分析與可視化開發(fā)，基于 Hadoop/Spark 等生態(tài)工具搭建數(shù)據(jù)分析平臺，輸出精準(zhǔn)的業(yè)務(wù)決策支持報告；參與數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計與優(yōu)化，保障數(shù)據(jù)鏈路的穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性和高效性。
2. 數(shù)據(jù)庫運(yùn)維管理：負(fù)責(zé) MySQL、Hive、MongoDB、Redis 等各類數(shù)據(jù)庫的部署、監(jiān)控、備份、擴(kuò)容及故障排查，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫性能（SQL 調(diào)優(yōu)、索引設(shè)計、分庫分表），制定數(shù)據(jù)安全與災(zāi)備策略，保障數(shù)據(jù)存儲安全與高可用。
3. AI 大模型數(shù)據(jù)處理：主導(dǎo) AI 大模型訓(xùn)練 / 微調(diào)所需數(shù)據(jù)的清洗、標(biāo)注、脫敏、去重及格式標(biāo)準(zhǔn)化工作，設(shè)計數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗規(guī)則，提升數(shù)據(jù)純度與可用性；參與數(shù)據(jù)采集爬蟲開發(fā)，對接多源異構(gòu)數(shù)據(jù)（日志、接口、第三方數(shù)據(jù)），構(gòu)建大模型專屬數(shù)據(jù)集。
4. 自動化工具與流程搭建：開發(fā)數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)庫運(yùn)維、數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗相關(guān)的自動化腳本 / 工具（Python/Shell 等），落地 CI/CD 數(shù)據(jù)流水線，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、清洗、入庫、監(jiān)控的全流程自動化，提升團(tuán)隊工作效率。
5. 跨團(tuán)隊協(xié)作：對接算法、產(chǎn)品、業(yè)務(wù)團(tuán)隊，理解 AI 模型訓(xùn)練及業(yè)務(wù)分析需求，提供數(shù)據(jù)支持與技術(shù)解決方案；沉淀數(shù)據(jù)處理最佳實踐，編寫技術(shù)文檔，推動團(tuán)隊數(shù)據(jù)治理規(guī)范落地。
任職要求：
1. 本科及以上學(xué)歷，計算機(jī)、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)專業(yè)，3 年以上大數(shù)據(jù)開發(fā) + 數(shù)據(jù)庫運(yùn)維相關(guān)工作經(jīng)驗；
2. 精通大數(shù)據(jù)生態(tài)工具：熟練使用 Hadoop、Spark、Flink、Hive、HBase 等，具備海量數(shù)據(jù)處理（TB/PB 級）及分布式計算實戰(zhàn)經(jīng)驗；
3. 數(shù)據(jù)庫技能：熟練掌握 MySQL、MongoDB、Redis 等數(shù)據(jù)庫的運(yùn)維與開發(fā)，精通 SQL 優(yōu)化、數(shù)據(jù)庫性能調(diào)優(yōu)、備份恢復(fù)及高可用架構(gòu)設(shè)計；
4. 數(shù)據(jù)處理與 AI 相關(guān)：熟練使用 Python（Pandas、NumPy、Scikit-learn）進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、特征工程，有 AI 大模型（LLM）數(shù)據(jù)處理 / 微調(diào)經(jīng)驗者優(yōu)先；
5. 自動化能力：精通 Python/Shell 腳本開發(fā)，熟悉 Airflow、Azkaban 等任務(wù)調(diào)度工具，有數(shù)據(jù)流水線自動化、運(yùn)維自動化（Ansible、Jenkins）項目經(jīng)驗；
6. 加分項：熟悉數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)安全相關(guān)規(guī)范；了解 Docker/K8s 容器化部署；有 ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）日志分析平臺搭建經(jīng)驗。