主分类：云基础设施与系统软件研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "大数据调度工具开发专家/架构师（DataOps 方向）（深圳/北京）",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "TEG",
"location": "深圳",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
"company_name": "腾讯",
"company_industry": "互联网 / 科技 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "tencent.com",
"company_description": "腾讯是一家互联网和科技公司，业务覆盖通信与社交、数字内容、游戏、金融科技、企业服务、云计算与人工智能等方向。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"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.设计并实现高性能、高可用的分布式任务调度引擎，支持分钟级百万任务调度；\r\n2.构建分布式调度系统的高可用架构，实现故障自动转移与恢复；\r\n3.设计并实现监控告警体系，推动调度系统的可观测性建设；\r\n4.推动代码质量、单元测试和工程规范落地。",
"requirements_text": "1.职位要求；\n2.计算机相关专业本科及以上学历，3年以上java后端开发经验；\n3.能够独立设计和实现核心模块，有高并发、高可用系统设计经验；\n4.有大数据调度系统开发经验，熟悉至少一种主流调度系统内部原理；\n5.了解大数据生态任务执行，有 Spark、Flink、Hive 等任务提交与监控的实际经验；\n6.优先条件；\n7.有商业级调度产品（如 DataWorks、DataLeap、WeData、Apache DolphinScheduler）开发经验者优先；\n8.熟悉开源调度系统（Airflow、Apache DolphinScheduler、Azkaban）源码者优先；\n9.有任务智能调度、资源优化、成本控制等AIOps相关经验者优先；\n10.熟悉大数据生态，有 Hadoop、Spark、Flink 等组件调优经验者优先。",
"skills": [AI生成
"Java",
"Spark",
"Hadoop",
"Flink"
],
"preferred_qualifications": "6.优先条件；7.有商业级调度产品（如 DataWorks、DataLeap、WeData、Apache DolphinScheduler）开发经验者优先；8.熟悉开源调度系统（Airflow、Apache DolphinScheduler、Azkaban）源码者优先；9.有任务智能调度、资源优化、成本控制等AIOps相关经验者优先；10.熟悉大数据生态，有 Hadoop、Spark、Flink 等组件调优经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"posting": {
"posting_id": "2042427588500160512",
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2042427588500160512"
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"fulltext": "大数据调度工具开发专家/架构师（DataOps 方向）（深圳/北京）\n在腾讯，后台开发工程师不仅是“又快又稳”的问题解决专家，更是生态共创者。你将与技术团队一同沉淀优质代码，让它成为我们共有的宝贵资产。在不同的业务场景和技术发展阶段，你的架构思维也将帮助更多协作团队拓展新的思考。我们也珍视你的挑战精神，同时欢迎你一起参与团队愿景、文化和产品方向的探讨。\n1.设计并实现高性能、高可用的分布式任务调度引擎，支持分钟级百万任务调度；\r\n2.构建分布式调度系统的高可用架构，实现故障自动转移与恢复；\r\n3.设计并实现监控告警体系，推动调度系统的可观测性建设；\r\n4.推动代码质量、单元测试和工程规范落地。\n1.职位要求；\n2.计算机相关专业本科及以上学历，3年以上java后端开发经验；\n3.能够独立设计和实现核心模块，有高并发、高可用系统设计经验；\n4.有大数据调度系统开发经验，熟悉至少一种主流调度系统内部原理；\n5.了解大数据生态任务执行，有 Spark、Flink、Hive 等任务提交与监控的实际经验；\n6.优先条件；\n7.有商业级调度产品（如 DataWorks、DataLeap、WeData、Apache DolphinScheduler）开发经验者优先；\n8.熟悉开源调度系统（Airflow、Apache DolphinScheduler、Azkaban）源码者优先；\n9.有任务智能调度、资源优化、成本控制等AIOps相关经验者优先；\n10.熟悉大数据生态，有 Hadoop、Spark、Flink 等组件调优经验者优先。",
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