主分类：数据工程与数据平台研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "数据仓库开发工程师-财经",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "研发"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"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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"compensation": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "计算机相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、主导或参与财经业务数据仓库的规划、建设与持续运营，支撑业务分析、经营决策及智能应用场景落地；\n2、主导或参与财经公共数据资产建设，推进数据标准、模型规范、指标口径、元数据与资产治理体系建设，提升数据资产对人员使用和AI使用的双重友好性；\n3、深入理解业务流程与系统链路，从数据治理、模型设计、口径一致性、质量保障等维度识别并推动解决业务和系统问题，形成数据治理闭环；\n4、面向数据消费升级，建设可复用、可发现、可理解、可调用的数据资产，支撑报表分析、数据服务、指标查询、智能问答、Agent调用等多样化交付形态；\n5、在数据建设过程中，持续平衡建设成本、交付效率与数据质量，推动公共能力沉淀和工程化提效。",
"requirements_text": "1、计算机相关专业本科及以上学历，具有从0到1搭建企业级数仓或公共数据层的经验；\n2、扎实的数据仓库理论基础，熟悉维度建模方法，具备应用层建设经验；\n3、具备海量数据加工、任务运维及稳定性保障经验，能够灵活运用SQL完成复杂数据加工与治理；\n4、熟悉Hadoop生态相关技术并有实践经验，具备hSQL、Spark SQL调优经验；\n5、至少熟练使用Shell、Python等脚本语言之一，具备良好的工程实现与自动化能力；\n6、理解数据资产化、数据治理和数据服务化建设思路，有将数据资产沉淀为可复用能力的意识；具备面向AI/Agent场景进行数据可读性、语义一致性、可调用性设计经验者优先；对代码质量、模型设计质量有较高要求，重视Code Review和工程规范；具有互联网金融行业从业经验，熟悉信贷、支付、保险等业务者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"Spark",
"Hadoop",
"数据治理",
"建模"
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"preferred_qualifications": "具备面向AI/Agent场景进行数据可读性、语义一致性、可调用性设计经验者优先；具有互联网金融行业从业经验，熟悉信贷、支付、保险等业务者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "数据仓库开发工程师-财经\n职位描述\n1、主导或参与财经业务数据仓库的规划、建设与持续运营，支撑业务分析、经营决策及智能应用场景落地；\n2、主导或参与财经公共数据资产建设，推进数据标准、模型规范、指标口径、元数据与资产治理体系建设，提升数据资产对人员使用和AI使用的双重友好性；\n3、深入理解业务流程与系统链路，从数据治理、模型设计、口径一致性、质量保障等维度识别并推动解决业务和系统问题，形成数据治理闭环；\n4、面向数据消费升级，建设可复用、可发现、可理解、可调用的数据资产，支撑报表分析、数据服务、指标查询、智能问答、Agent调用等多样化交付形态；\n5、在数据建设过程中，持续平衡建设成本、交付效率与数据质量，推动公共能力沉淀和工程化提效。\n\n职位要求\n1、计算机相关专业本科及以上学历，具有从0到1搭建企业级数仓或公共数据层的经验；\n2、扎实的数据仓库理论基础，熟悉维度建模方法，具备应用层建设经验；\n3、具备海量数据加工、任务运维及稳定性保障经验，能够灵活运用SQL完成复杂数据加工与治理；\n4、熟悉Hadoop生态相关技术并有实践经验，具备hSQL、Spark SQL调优经验；\n5、至少熟练使用Shell、Python等脚本语言之一，具备良好的工程实现与自动化能力；\n6、理解数据资产化、数据治理和数据服务化建设思路，有将数据资产沉淀为可复用能力的意识；具备面向AI/Agent场景进行数据可读性、语义一致性、可调用性设计经验者优先；对代码质量、模型设计质量有较高要求，重视Code Review和工程规范；具有互联网金融行业从业经验，熟悉信贷、支付、保险等业务者优先。\n1、主导或参与财经业务数据仓库的规划、建设与持续运营，支撑业务分析、经营决策及智能应用场景落地；\n2、主导或参与财经公共数据资产建设，推进数据标准、模型规范、指标口径、元数据与资产治理体系建设，提升数据资产对人员使用和AI使用的双重友好性；\n3、深入理解业务流程与系统链路，从数据治理、模型设计、口径一致性、质量保障等维度识别并推动解决业务和系统问题，形成数据治理闭环；\n4、面向数据消费升级，建设可复用、可发现、可理解、可调用的数据资产，支撑报表分析、数据服务、指标查询、智能问答、Agent调用等多样化交付形态；\n5、在数据建设过程中，持续平衡建设成本、交付效率与数据质量，推动公共能力沉淀和工程化提效。\n1、计算机相关专业本科及以上学历，具有从0到1搭建企业级数仓或公共数据层的经验；\n2、扎实的数据仓库理论基础，熟悉维度建模方法，具备应用层建设经验；\n3、具备海量数据加工、任务运维及稳定性保障经验，能够灵活运用SQL完成复杂数据加工与治理；\n4、熟悉Hadoop生态相关技术并有实践经验，具备hSQL、Spark SQL调优经验；\n5、至少熟练使用Shell、Python等脚本语言之一，具备良好的工程实现与自动化能力；\n6、理解数据资产化、数据治理和数据服务化建设思路，有将数据资产沉淀为可复用能力的意识；具备面向AI/Agent场景进行数据可读性、语义一致性、可调用性设计经验者优先；对代码质量、模型设计质量有较高要求，重视Code Review和工程规范；具有互联网金融行业从业经验，熟悉信贷、支付、保险等业务者优先。",
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