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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:bytedance:7668179479581509893

数据仓库开发工程师 - 集团信息系统

未披露 · 北京、杭州 · 字节跳动

主分类:数据工程与数据平台研发
算法与数据
辅助:AI应用开发(非Agent)(仅展示)
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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        "job_title": "数据仓库开发工程师 - 集团信息系统",
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        "location": "北京、杭州",
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        "company_website": "bytedance.com",
        "company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品,旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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        "degree": "2027届获得本科及以上学历",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "团队介绍:集团信息系统部(Corporate Information System) 负责字节跳动企业内信息系统、工具与AI创新应用的整体规划与建设,我们服务全球所有员工与业务单元,覆盖通用办公、人事、财务、法务、采购、审批、职场等核心领域。在AI时代下,我们致力于推动公司组织效率跃升与业务流程变革,我们正用AI重构企业运作的毛细血管:通过系统工具 AI 化与构建企业级 Agent 体系,让系统进化为 “智能助手”,提升全球团队的协同协作与业务运转效率;通过深耕企业上下文建设,实现从端到端业务流的智能化升级与流程再造。在持续激发AI 生产力的同时,部门加强安全、隐私与合规的治理,为公司长远发展保驾护航。\n\n1、参与集团信息系统部离线和实时数据仓库建设工作,面向PB级超大规模数据问题,完成对近百亿条级别业务数据的存储、计算与分析;\n2、参与企业服务场景下的AI应用研发,包括但不限于:基于LLM的智能问答、智能助手、RAG检索增强、Agent工作流编排、Text2SQL、智能数据分析等方向的探索与落地;\n3、参与构建AI数据基础设施,包括高质量训练、评测数据集建设、Prompt工程与效果评估体系,为大模型应用提供数据支撑;\n4、为大数据与AI全生命周期提供服务,覆盖数据产生、传输、建模、统计分析、模型训练、推理服务、可视化的全流程;\n5、构建设计良好的数据流、数据仓库、数据服务、AI服务、分析系统、流程规范与数据、AI工具产品,降低数据与AI能力的使用门槛,保证系统稳定高效运行,以实现数据与智能的最大价值。",
        "requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历,计算机、软件工程、人工智能、数据科学、统计学、数学等相关专业优先;\n2、熟悉数据仓库实施方法论、了解数据仓库体系;对大数据存储、计算引擎的原理有基本认知;\n3、熟练使用SQL,掌握Java、Python、Scala、Go、C/C++中任意一门编程语言;\n4、具备以下经验之一者优先:\n1)有大数据集、分布式计算工具(MapReduce、Hadoop、Hive、Spark、Flink等)经验;\n2)熟悉主流大语言模型(GPT、Claude、Doubao、LLaMA、Qwen等)的原理与应用,有Prompt Engineering、RAG、Agent相关实践;对于harness、loop engineering等框架有比较深入研究和实践;\n3)有Text2SQL、智能数据分析、NL2Data、多模态等方向的实践或研究经验;\n5、思路清晰,善于思考,有较强的数据分析能力与工程落地能力,能独立分析问题并推动解决问题;\n6、对AI技术在企业服务场景的应用有浓厚兴趣,具备良好的学习能力、沟通协作能力与责任心。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "Java",
            "C++",
            "Scala",
            "SQL",
            "Spark",
            "Hadoop",
            "Flink",
            "数据分析",
            "解决问题",
            "学习能力",
            "分析能力",
            "Go",
            "大语言模型",
            "检索增强生成",
            "C语言"
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        "preferred_qualifications": "1、2027届获得本科及以上学历,计算机、软件工程、人工智能、数据科学、统计学、数学等相关专业优先;4、具备以下经验之一者优先:",
        "job_highlights": "未披露"
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    "fulltext": "数据仓库开发工程师 - 集团信息系统\n职位描述\n团队介绍:集团信息系统部(Corporate Information System) 负责字节跳动企业内信息系统、工具与AI创新应用的整体规划与建设,我们服务全球所有员工与业务单元,覆盖通用办公、人事、财务、法务、采购、审批、职场等核心领域。在AI时代下,我们致力于推动公司组织效率跃升与业务流程变革,我们正用AI重构企业运作的毛细血管:通过系统工具 AI 化与构建企业级 Agent 体系,让系统进化为 “智能助手”,提升全球团队的协同协作与业务运转效率;通过深耕企业上下文建设,实现从端到端业务流的智能化升级与流程再造。在持续激发AI 生产力的同时,部门加强安全、隐私与合规的治理,为公司长远发展保驾护航。\n\n1、参与集团信息系统部离线和实时数据仓库建设工作,面向PB级超大规模数据问题,完成对近百亿条级别业务数据的存储、计算与分析;\n2、参与企业服务场景下的AI应用研发,包括但不限于:基于LLM的智能问答、智能助手、RAG检索增强、Agent工作流编排、Text2SQL、智能数据分析等方向的探索与落地;\n3、参与构建AI数据基础设施,包括高质量训练、评测数据集建设、Prompt工程与效果评估体系,为大模型应用提供数据支撑;\n4、为大数据与AI全生命周期提供服务,覆盖数据产生、传输、建模、统计分析、模型训练、推理服务、可视化的全流程;\n5、构建设计良好的数据流、数据仓库、数据服务、AI服务、分析系统、流程规范与数据、AI工具产品,降低数据与AI能力的使用门槛,保证系统稳定高效运行,以实现数据与智能的最大价值。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历,计算机、软件工程、人工智能、数据科学、统计学、数学等相关专业优先;\n2、熟悉数据仓库实施方法论、了解数据仓库体系;对大数据存储、计算引擎的原理有基本认知;\n3、熟练使用SQL,掌握Java、Python、Scala、Go、C/C++中任意一门编程语言;\n4、具备以下经验之一者优先:\n1)有大数据集、分布式计算工具(MapReduce、Hadoop、Hive、Spark、Flink等)经验;\n2)熟悉主流大语言模型(GPT、Claude、Doubao、LLaMA、Qwen等)的原理与应用,有Prompt Engineering、RAG、Agent相关实践;对于harness、loop engineering等框架有比较深入研究和实践;\n3)有Text2SQL、智能数据分析、NL2Data、多模态等方向的实践或研究经验;\n5、思路清晰,善于思考,有较强的数据分析能力与工程落地能力,能独立分析问题并推动解决问题;\n6、对AI技术在企业服务场景的应用有浓厚兴趣,具备良好的学习能力、沟通协作能力与责任心。\n团队介绍:集团信息系统部(Corporate Information System) 负责字节跳动企业内信息系统、工具与AI创新应用的整体规划与建设,我们服务全球所有员工与业务单元,覆盖通用办公、人事、财务、法务、采购、审批、职场等核心领域。在AI时代下,我们致力于推动公司组织效率跃升与业务流程变革,我们正用AI重构企业运作的毛细血管:通过系统工具 AI 化与构建企业级 Agent 体系,让系统进化为 “智能助手”,提升全球团队的协同协作与业务运转效率;通过深耕企业上下文建设,实现从端到端业务流的智能化升级与流程再造。在持续激发AI 生产力的同时,部门加强安全、隐私与合规的治理,为公司长远发展保驾护航。\n\n1、参与集团信息系统部离线和实时数据仓库建设工作,面向PB级超大规模数据问题,完成对近百亿条级别业务数据的存储、计算与分析;\n2、参与企业服务场景下的AI应用研发,包括但不限于:基于LLM的智能问答、智能助手、RAG检索增强、Agent工作流编排、Text2SQL、智能数据分析等方向的探索与落地;\n3、参与构建AI数据基础设施,包括高质量训练、评测数据集建设、Prompt工程与效果评估体系,为大模型应用提供数据支撑;\n4、为大数据与AI全生命周期提供服务,覆盖数据产生、传输、建模、统计分析、模型训练、推理服务、可视化的全流程;\n5、构建设计良好的数据流、数据仓库、数据服务、AI服务、分析系统、流程规范与数据、AI工具产品,降低数据与AI能力的使用门槛,保证系统稳定高效运行,以实现数据与智能的最大价值。\n1、2027届获得本科及以上学历,计算机、软件工程、人工智能、数据科学、统计学、数学等相关专业优先;\n2、熟悉数据仓库实施方法论、了解数据仓库体系;对大数据存储、计算引擎的原理有基本认知;\n3、熟练使用SQL,掌握Java、Python、Scala、Go、C/C++中任意一门编程语言;\n4、具备以下经验之一者优先:\n1)有大数据集、分布式计算工具(MapReduce、Hadoop、Hive、Spark、Flink等)经验;\n2)熟悉主流大语言模型(GPT、Claude、Doubao、LLaMA、Qwen等)的原理与应用,有Prompt Engineering、RAG、Agent相关实践;对于harness、loop engineering等框架有比较深入研究和实践;\n3)有Text2SQL、智能数据分析、NL2Data、多模态等方向的实践或研究经验;\n5、思路清晰,善于思考,有较强的数据分析能力与工程落地能力,能独立分析问题并推动解决问题;\n6、对AI技术在企业服务场景的应用有浓厚兴趣,具备良好的学习能力、沟通协作能力与责任心。",
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