JD数据
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "大数据研发工程师 — 实验评估方向",
"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": "大数据"AI生成
},
"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、面向字节跳动旗下相关产品线,为业务指标建设提供支持和指导;\n2、建设PB级数据仓库,参与负责数据仓库设计、建模、研发等;\n3、建设ETL数据管道及自动化的ETL数据管道系统;\n4、建设离线、在线、实时相结合的指标数据处理专家系统。",
"requirements_text": "1、熟悉Presto、Hive、Spark、Flink、Clickhouse、Hadoop等大数据框架,有大规模数据处理经验;\n2、熟悉Python、SQL、Java、Scala等编程语言,具备较强的编码能力;\n3、熟悉数据仓库实施方法论、并支撑过实际业务场景;\n4、有大数据处理经验者优先;\n5、愿意尝试新技术、新框架,接受业界大数据处理的新思想。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"Scala",
"SQL",
"ClickHouse",
"Spark",
"Hadoop",
"Flink"
],
"preferred_qualifications": "4、有大数据处理经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7287193720087628090/detail"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "7287193720087628090",
"post_date": "2023-10-07",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7287193720087628090/detail"
},
"fulltext": "大数据研发工程师 — 实验评估方向\n职位描述\n1、面向字节跳动旗下相关产品线,为业务指标建设提供支持和指导;\n2、建设PB级数据仓库,参与负责数据仓库设计、建模、研发等;\n3、建设ETL数据管道及自动化的ETL数据管道系统;\n4、建设离线、在线、实时相结合的指标数据处理专家系统。\n\n职位要求\n1、熟悉Presto、Hive、Spark、Flink、Clickhouse、Hadoop等大数据框架,有大规模数据处理经验;\n2、熟悉Python、SQL、Java、Scala等编程语言,具备较强的编码能力;\n3、熟悉数据仓库实施方法论、并支撑过实际业务场景;\n4、有大数据处理经验者优先;\n5、愿意尝试新技术、新框架,接受业界大数据处理的新思想。\n1、面向字节跳动旗下相关产品线,为业务指标建设提供支持和指导;\n2、建设PB级数据仓库,参与负责数据仓库设计、建模、研发等;\n3、建设ETL数据管道及自动化的ETL数据管道系统;\n4、建设离线、在线、实时相结合的指标数据处理专家系统。\n1、熟悉Presto、Hive、Spark、Flink、Clickhouse、Hadoop等大数据框架,有大规模数据处理经验;\n2、熟悉Python、SQL、Java、Scala等编程语言,具备较强的编码能力;\n3、熟悉数据仓库实施方法论、并支撑过实际业务场景;\n4、有大数据处理经验者优先;\n5、愿意尝试新技术、新框架,接受业界大数据处理的新思想。"
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