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": "小米汽车-数据研发工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "南京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "数据研发"AI生成
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"company": {
"company_name": "小米集团",
"company_industry": "消费电子 / 智能制造 / 物联网",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "xiaomi.com",
"company_description": "小米是一家消费电子和智能制造企业，以智能手机、智能硬件和物联网平台为核心。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 参与多个传统/新能源汽车的数据项目研发；\n2. 参与数据仓库架构设计与数据集市建设，通过数据+算法+工程化能力，处理和萃取数据，赋能业务与产品，建设EB级共享的数据平台；\n3. 负责数据平台相关数据管理和管理工作，如研发规范、质量规范、保障规范的制定与推动实施落地，元数据管理、数据质量检查、数据分级管理等系统的设计、开发及应用，提升数据易用性、可用性及稳定性；\n4. 快速输出并不断沉淀标准化的产品数据体系，让业务的数据化运营更加高效、便捷；\n5. 负责来自业务团队数据需求的研发支撑，如日志埋点、车联网数据、内部与外部数据的采集、数据同步、数据清洗与标准化、数据模型设计、离线数据处理、实时数据处理、数据服务化、数据可视化等。",
"requirements_text": "1. 从事数据仓库领域工作至少5年以上，熟悉数据仓库模型设计方法论，并有实际模型设计及ETL开发经验；\n2. 熟悉Hadoop生态相关技术，如Hive、HBase、Spark、Flink、Elasticsearch、Iceberg、Trino、Doris等，有基于分布式数据存储与计算平台应用开发经验；\n3. 熟悉数据仓库领域知识和管理技能，包括但不局限于：元数据管理、数据质量、性能调优等 ；\n4. 有良好的汽车业务Sense，对数据业务场景非常敏感，能够横向协同，跨界整合资源，有效结合业务和技术创新，形成完整的数据解决方案，全局地规划或完善数据服务体系以解决业务/产品的问题；\n5. 掌握一门或多门编程语言优先，如Java、Python、SQL等；\n6. 掌握常用的数据分析工具、数据挖掘、机器学习算法是加分项；\n7. 具有大型跨部门的复杂数据项目实施经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"SQL",
"Spark",
"Hadoop",
"Flink",
"Elasticsearch",
"机器学习",
"数据分析",
"数据挖掘",
"性能调优"
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"preferred_qualifications": "5. 掌握一门或多门编程语言优先，如Java、Python、SQL等；6. 掌握常用的数据分析工具、数据挖掘、机器学习算法是加分项",
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"fulltext": "小米汽车-数据研发工程师\n职位描述\n1. 参与多个传统/新能源汽车的数据项目研发；\n2. 参与数据仓库架构设计与数据集市建设，通过数据+算法+工程化能力，处理和萃取数据，赋能业务与产品，建设EB级共享的数据平台；\n3. 负责数据平台相关数据管理和管理工作，如研发规范、质量规范、保障规范的制定与推动实施落地，元数据管理、数据质量检查、数据分级管理等系统的设计、开发及应用，提升数据易用性、可用性及稳定性；\n4. 快速输出并不断沉淀标准化的产品数据体系，让业务的数据化运营更加高效、便捷；\n5. 负责来自业务团队数据需求的研发支撑，如日志埋点、车联网数据、内部与外部数据的采集、数据同步、数据清洗与标准化、数据模型设计、离线数据处理、实时数据处理、数据服务化、数据可视化等。\n\n职位要求\n1. 从事数据仓库领域工作至少5年以上，熟悉数据仓库模型设计方法论，并有实际模型设计及ETL开发经验；\n2. 熟悉Hadoop生态相关技术，如Hive、HBase、Spark、Flink、Elasticsearch、Iceberg、Trino、Doris等，有基于分布式数据存储与计算平台应用开发经验；\n3. 熟悉数据仓库领域知识和管理技能，包括但不局限于：元数据管理、数据质量、性能调优等 ；\n4. 有良好的汽车业务Sense，对数据业务场景非常敏感，能够横向协同，跨界整合资源，有效结合业务和技术创新，形成完整的数据解决方案，全局地规划或完善数据服务体系以解决业务/产品的问题；\n5. 掌握一门或多门编程语言优先，如Java、Python、SQL等；\n6. 掌握常用的数据分析工具、数据挖掘、机器学习算法是加分项；\n7. 具有大型跨部门的复杂数据项目实施经验。\n1. 参与多个传统/新能源汽车的数据项目研发；\n2. 参与数据仓库架构设计与数据集市建设，通过数据+算法+工程化能力，处理和萃取数据，赋能业务与产品，建设EB级共享的数据平台；\n3. 负责数据平台相关数据管理和管理工作，如研发规范、质量规范、保障规范的制定与推动实施落地，元数据管理、数据质量检查、数据分级管理等系统的设计、开发及应用，提升数据易用性、可用性及稳定性；\n4. 快速输出并不断沉淀标准化的产品数据体系，让业务的数据化运营更加高效、便捷；\n5. 负责来自业务团队数据需求的研发支撑，如日志埋点、车联网数据、内部与外部数据的采集、数据同步、数据清洗与标准化、数据模型设计、离线数据处理、实时数据处理、数据服务化、数据可视化等。\n1. 从事数据仓库领域工作至少5年以上，熟悉数据仓库模型设计方法论，并有实际模型设计及ETL开发经验；\n2. 熟悉Hadoop生态相关技术，如Hive、HBase、Spark、Flink、Elasticsearch、Iceberg、Trino、Doris等，有基于分布式数据存储与计算平台应用开发经验；\n3. 熟悉数据仓库领域知识和管理技能，包括但不局限于：元数据管理、数据质量、性能调优等 ；\n4. 有良好的汽车业务Sense，对数据业务场景非常敏感，能够横向协同，跨界整合资源，有效结合业务和技术创新，形成完整的数据解决方案，全局地规划或完善数据服务体系以解决业务/产品的问题；\n5. 掌握一门或多门编程语言优先，如Java、Python、SQL等；\n6. 掌握常用的数据分析工具、数据挖掘、机器学习算法是加分项；\n7. 具有大型跨部门的复杂数据项目实施经验。",
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