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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "商业增值-大数据开发工程师（广告方向）",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "核心本地商业-商业增值部",
"location": "北京市 / 上海市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
"company_name": "美团",
"company_industry": "科技零售 / 生活服务",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "meituan.com",
"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"max": "",
"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": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.负责广告业务基础数据建设，通过标准化的数据建设提升数据的稳定性和交付效率\n2.负责数据产品建设，为广告运营和决策提供稳定的数据支持\n3.探索和推动 AI/大模型技术在数据开发全链路中的落地，包括但不限于：智能 ETL 开发、SQL 自动生成与优化、数据质量智能巡检、自然语言查询（NL2SQL）等场景，提升数据交付效率",
"requirements_text": "1.精通数据仓库建模理论、范式建模、维度建模的方法，精通 ETL 和 SQL 开发，有3年以上实际的数仓建设经验和大数据开发经验\n2.熟练使用 Hive、Spark、Flink 等离线数仓和实时数仓计算框架，并深入知晓原理\n3.熟练使用 Java、MySQL 进行数据系统开发，熟练掌握 Spring MVC、Spring Boot 等开发框架，有常用的中间件工程实践经验比如消息队列、缓存系统等\n4.熟练掌握数据仓库的元数据管理、数据治理、数据质量建设等方法，并有实际的落地经验\n5.熟悉 AI/大模型技术栈，具备以下至少一项实践经验：\n LLM 应用开发（如 LangChain、RAG、Agent 框架），有 AI 编码助手（Copilot/CatPaw 等）使用或集成经验\n 大模型在数据工程场景的应用（智能数据探查、智能 ETL、智能归因分析、智能数据质量巡检等）\n 有实际AGENT或SKILL开发经验",
"skills": [AI生成
"Java",
"SQL",
"MySQL",
"Spark",
"Flink",
"Spring",
"数据治理",
"建模",
"大语言模型",
"检索增强生成"
],
"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "1.参与美团核心业务——广告业务的数据建设，跟随业务一起高速成长\n2.海量数据、复杂业务场景的数据建设，个人技能有充分的发挥和成长空间\n3.大模型和数据湖相关技术在业务数据场景下的推动和落地，参与 AI+数据的前沿探索，将 AI 能力融入数据开发全流程"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"value": "https://zhaopin.meituan.com/web/position/detail?jobUnionId=4686125855&jobShareType=1"
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"posting": {
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://zhaopin.meituan.com/web/position/detail?jobUnionId=4686125855&jobShareType=1"
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"fulltext": "商业增值-大数据开发工程师（广告方向）\n商业增值-大数据开发工程师（广告方向）\n\n基础信息\n工作地点：北京市 / 上海市\n部门：核心本地商业-商业增值部\n职位类别：技术类\n职位族群：软件\n更新时间：2026-09-10\n\n岗位职责\n1.负责广告业务基础数据建设，通过标准化的数据建设提升数据的稳定性和交付效率\n2.负责数据产品建设，为广告运营和决策提供稳定的数据支持\n3.探索和推动 AI/大模型技术在数据开发全链路中的落地，包括但不限于：智能 ETL 开发、SQL 自动生成与优化、数据质量智能巡检、自然语言查询（NL2SQL）等场景，提升数据交付效率\n\n岗位基本要求\n1.精通数据仓库建模理论、范式建模、维度建模的方法，精通 ETL 和 SQL 开发，有3年以上实际的数仓建设经验和大数据开发经验\n2.熟练使用 Hive、Spark、Flink 等离线数仓和实时数仓计算框架，并深入知晓原理\n3.熟练使用 Java、MySQL 进行数据系统开发，熟练掌握 Spring MVC、Spring Boot 等开发框架，有常用的中间件工程实践经验比如消息队列、缓存系统等\n4.熟练掌握数据仓库的元数据管理、数据治理、数据质量建设等方法，并有实际的落地经验\n5.熟悉 AI/大模型技术栈，具备以下至少一项实践经验：\n LLM 应用开发（如 LangChain、RAG、Agent 框架），有 AI 编码助手（Copilot/CatPaw 等）使用或集成经验\n 大模型在数据工程场景的应用（智能数据探查、智能 ETL、智能归因分析、智能数据质量巡检等）\n 有实际AGENT或SKILL开发经验\n\n岗位亮点\n1.参与美团核心业务——广告业务的数据建设，跟随业务一起高速成长\n2.海量数据、复杂业务场景的数据建设，个人技能有充分的发挥和成长空间\n3.大模型和数据湖相关技术在业务数据场景下的推动和落地，参与 AI+数据的前沿探索，将 AI 能力融入数据开发全流程\n1.负责广告业务基础数据建设，通过标准化的数据建设提升数据的稳定性和交付效率\n2.负责数据产品建设，为广告运营和决策提供稳定的数据支持\n3.探索和推动 AI/大模型技术在数据开发全链路中的落地，包括但不限于：智能 ETL 开发、SQL 自动生成与优化、数据质量智能巡检、自然语言查询（NL2SQL）等场景，提升数据交付效率\n1.精通数据仓库建模理论、范式建模、维度建模的方法，精通 ETL 和 SQL 开发，有3年以上实际的数仓建设经验和大数据开发经验\n2.熟练使用 Hive、Spark、Flink 等离线数仓和实时数仓计算框架，并深入知晓原理\n3.熟练使用 Java、MySQL 进行数据系统开发，熟练掌握 Spring MVC、Spring Boot 等开发框架，有常用的中间件工程实践经验比如消息队列、缓存系统等\n4.熟练掌握数据仓库的元数据管理、数据治理、数据质量建设等方法，并有实际的落地经验\n5.熟悉 AI/大模型技术栈，具备以下至少一项实践经验：\n LLM 应用开发（如 LangChain、RAG、Agent 框架），有 AI 编码助手（Copilot/CatPaw 等）使用或集成经验\n 大模型在数据工程场景的应用（智能数据探查、智能 ETL、智能归因分析、智能数据质量巡检等）\n 有实际AGENT或SKILL开发经验",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T016",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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