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    "job": {
        "job_title": "大数据开发工程师（电商） - 国际化",
        "job_level": "未披露",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
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        "location": "北京、上海",
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        "job_category": "大数据"AI生成
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        "company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
        "company_size": "10000人以上",
        "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": "未披露",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "团队介绍：负责字节跳动国际化业务方向的数据 BP 工作，业务版图覆盖国际化场景下的短视频、直播、电商等板块。我们以数据高效驱动业务增长为核心使命，深度扎根各业务条线，以数据体系建设为根基、业务目标达成为导向，为业务方提供专业、稳定、高效的数据服务与架构解决方案。工作内容聚焦海量数据的治理与深度应用，需对产品全链路数据进行复杂且精细化的分析挖掘；既可以深耕大数据产品的迭代优化，探索前沿技术的落地实践；也能够凭借对产品的深度洞察，将数据能力转化为实实在在的业务价值，实现个人成长与业务的突破。\n\n1、负责国际化电商业务的离线与实时数据仓库构建，包括数据模型设计、ETL实施、性能优化、数据监控及相关技术问题解决；\n2、负责指标体系建设与维护；\n3、深入业务，理解并合理抽象业务需求，发挥数据价值，与业务团队紧密合作；\n4、参与大数据应用规划，为数据产品、挖掘团队提供应用指导；\n5、参与数据治理工作，提升数据易用性及数据质量。",
        "requirements_text": "1、熟悉数据仓库实施方法论、深入了解数据仓库体系，并支撑过实际业务场景；\n2、熟练使用Hadoop及Hive，熟悉SQL、Java、Python等编程语言；\n3、善于沟通，对业务敏感，能快速理解业务背景，具备优秀的技术与业务结合能力。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "Java",
            "SQL",
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    "fulltext": "大数据开发工程师（电商） - 国际化\n职位描述\n团队介绍：负责字节跳动国际化业务方向的数据 BP 工作，业务版图覆盖国际化场景下的短视频、直播、电商等板块。我们以数据高效驱动业务增长为核心使命，深度扎根各业务条线，以数据体系建设为根基、业务目标达成为导向，为业务方提供专业、稳定、高效的数据服务与架构解决方案。工作内容聚焦海量数据的治理与深度应用，需对产品全链路数据进行复杂且精细化的分析挖掘；既可以深耕大数据产品的迭代优化，探索前沿技术的落地实践；也能够凭借对产品的深度洞察，将数据能力转化为实实在在的业务价值，实现个人成长与业务的突破。\n\n1、负责国际化电商业务的离线与实时数据仓库构建，包括数据模型设计、ETL实施、性能优化、数据监控及相关技术问题解决；\n2、负责指标体系建设与维护；\n3、深入业务，理解并合理抽象业务需求，发挥数据价值，与业务团队紧密合作；\n4、参与大数据应用规划，为数据产品、挖掘团队提供应用指导；\n5、参与数据治理工作，提升数据易用性及数据质量。\n\n职位要求\n1、熟悉数据仓库实施方法论、深入了解数据仓库体系，并支撑过实际业务场景；\n2、熟练使用Hadoop及Hive，熟悉SQL、Java、Python等编程语言；\n3、善于沟通，对业务敏感，能快速理解业务背景，具备优秀的技术与业务结合能力。\n团队介绍：负责字节跳动国际化业务方向的数据 BP 工作，业务版图覆盖国际化场景下的短视频、直播、电商等板块。我们以数据高效驱动业务增长为核心使命，深度扎根各业务条线，以数据体系建设为根基、业务目标达成为导向，为业务方提供专业、稳定、高效的数据服务与架构解决方案。工作内容聚焦海量数据的治理与深度应用，需对产品全链路数据进行复杂且精细化的分析挖掘；既可以深耕大数据产品的迭代优化，探索前沿技术的落地实践；也能够凭借对产品的深度洞察，将数据能力转化为实实在在的业务价值，实现个人成长与业务的突破。\n\n1、负责国际化电商业务的离线与实时数据仓库构建，包括数据模型设计、ETL实施、性能优化、数据监控及相关技术问题解决；\n2、负责指标体系建设与维护；\n3、深入业务，理解并合理抽象业务需求，发挥数据价值，与业务团队紧密合作；\n4、参与大数据应用规划，为数据产品、挖掘团队提供应用指导；\n5、参与数据治理工作，提升数据易用性及数据质量。\n1、熟悉数据仓库实施方法论、深入了解数据仓库体系，并支撑过实际业务场景；\n2、熟练使用Hadoop及Hive，熟悉SQL、Java、Python等编程语言；\n3、善于沟通，对业务敏感，能快速理解业务背景，具备优秀的技术与业务结合能力。"
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