主分类：数据工程与数据平台研发
辅助：数据分析与数据科学（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"company_description": "快手是内容社区与技术平台公司，业务覆盖短视频、直播、电商、本地生活与 AI 应用。"
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"responsibilities": "数据FDE工程师-数据研发方向\n\n基础信息\n招聘项目：全部校招\n招聘类型：校招\n职位类别：J1018\n工作地点：杭州 / 北京\n发布时间：2026-08-12\n\n岗位职责\n【团队介绍】快手数据平台部是为公司核心业务提供数据决策支持和智能化数据建设的团队。我们一边建设数仓、指标、数据服务、数据平台产品等底层能力，一边深入主站、电商、商业化、生活服务、海外等业务场景，帮助业务更快、更准地理解数据、使用数据、验证策略。当 Agent 和智能工具能承接更多标准化数据生产时，人的价值将更聚焦于业务问题定义、数据资产设计、智能化产品建设和复杂场景落地。所以从此刻开始，我们希望找到愿意拥抱变化、用数据和 AI 解决真实业务问题的人。\n【岗位定位】更靠近业务现场，负责把业务问题变成数据和 AI 解决方案。在 AI 时代，数据岗位不再只是被动接收需求、交付结果。业务真正需要的是有人能站在一线，理解问题、判断价值、设计方案，并借助 Agent 和数据工程能力把结果做出来——这就是数据 FDE 的角色。数据 FDE 是面向业务场景的数据智能落地工程师。既要懂数据开发、指标体系、数据分析，也要理解业务目标和业务策略，还要会使用 AI 工具提升数据生产和分析效率。加入这个岗位，你会参与从业务问题识别、指标设计、数据建模、分析洞察，到 DataAgent、知识工程、智能数仓和数据资产应用的完整过程。\n【培养路径】首先帮助大家重点打牢数据工程、Agentic工程、数据分析和 A/B 实验体系等基础；随后进入具体业务线，参与真实数据专题和智能化数据项目；长期可成长为数据应用 FDE、数据内容建设 FDE，或更偏业务策略的数据专家，负责端到端解决复杂业务数据问题。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历，计算机科学、数学、统计学、数据科学、大数据技术、软件工程等相关专业优先；\n2、具备扎实的工程实践能力与快速学习能力，熟练掌握至少一门数据处理语言(SQL、Python 或 Java)；\n3、对人工智能充满热情，对大数据架构及数据分析挖掘有一定理解；熟悉 Prompt Engineering 方法论，具备应对大模型幻觉、上下文管理、输出稳定性等典型工程挑战的实际经验优先；\n4、逻辑思维清晰，善于抽象建模与问题拆解，能将复杂业务问题拆解为可落地的数据 / AI 产品解决方案；\n5、具备良好的用户同理心与需求抽象能力，具备较强的跨职能协作能力者优先。\n备注：该岗位【北京】简历稀缺。",
"requirements_text": "数据FDE工程师-数据研发方向\n\n基础信息\n招聘项目：全部校招\n招聘类型：校招\n职位类别：J1018\n工作地点：杭州 / 北京\n发布时间：2026-08-12\n\n岗位职责\n【团队介绍】快手数据平台部是为公司核心业务提供数据决策支持和智能化数据建设的团队。我们一边建设数仓、指标、数据服务、数据平台产品等底层能力，一边深入主站、电商、商业化、生活服务、海外等业务场景，帮助业务更快、更准地理解数据、使用数据、验证策略。当 Agent 和智能工具能承接更多标准化数据生产时，人的价值将更聚焦于业务问题定义、数据资产设计、智能化产品建设和复杂场景落地。所以从此刻开始，我们希望找到愿意拥抱变化、用数据和 AI 解决真实业务问题的人。\n【岗位定位】更靠近业务现场，负责把业务问题变成数据和 AI 解决方案。在 AI 时代，数据岗位不再只是被动接收需求、交付结果。业务真正需要的是有人能站在一线，理解问题、判断价值、设计方案，并借助 Agent 和数据工程能力把结果做出来——这就是数据 FDE 的角色。数据 FDE 是面向业务场景的数据智能落地工程师。既要懂数据开发、指标体系、数据分析，也要理解业务目标和业务策略，还要会使用 AI 工具提升数据生产和分析效率。加入这个岗位，你会参与从业务问题识别、指标设计、数据建模、分析洞察，到 DataAgent、知识工程、智能数仓和数据资产应用的完整过程。\n【培养路径】首先帮助大家重点打牢数据工程、Agentic工程、数据分析和 A/B 实验体系等基础；随后进入具体业务线，参与真实数据专题和智能化数据项目；长期可成长为数据应用 FDE、数据内容建设 FDE，或更偏业务策略的数据专家，负责端到端解决复杂业务数据问题。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历，计算机科学、数学、统计学、数据科学、大数据技术、软件工程等相关专业优先；\n2、具备扎实的工程实践能力与快速学习能力，熟练掌握至少一门数据处理语言(SQL、Python 或 Java)；\n3、对人工智能充满热情，对大数据架构及数据分析挖掘有一定理解；熟悉 Prompt Engineering 方法论，具备应对大模型幻觉、上下文管理、输出稳定性等典型工程挑战的实际经验优先；\n4、逻辑思维清晰，善于抽象建模与问题拆解，能将复杂业务问题拆解为可落地的数据 / AI 产品解决方案；\n5、具备良好的用户同理心与需求抽象能力，具备较强的跨职能协作能力者优先。\n备注：该岗位【北京】简历稀缺。",
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