主分类：数据工程与数据平台研发
辅助：Agent系统开发（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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "大数据开发工程师",
"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": "软件研发"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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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 5,
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责企业级数据仓库设计、建模、规范以及研发工作；\n2、深入理解业务需求，规划数据仓库建设的整体方向和技术路线，构建快速、准确、灵活、实用的数据仓库，挖掘发挥数据的价值；\n3、保证数据仓库的及时、准确、稳定产出，构建好用的数据仓库；\n4、打造行业一流的数据仓库团队；\n5、与小伙伴一起调研和实践热门数据仓库组件和技术（数据湖、TiDB、FlinkSql、实时数仓等）；\n6、探索 AI 与数仓的深度融合，推动 AI Agent、大模型在数据开发、数据治理、智能分析等场景的落地应用；\n7、建设数仓智能体（Data Agent），实现自然语言驱动的数据查询、指标解读、异常归因等能力，降低数据使用门槛；\n8、负责数据仓库的 AI 赋能体系搭建，包括但不限于：智能 ETL 开发辅助、数据质量智能巡检、元数据智能管理、智能运维等；\n9、跟踪业界 AI+Data 前沿技术（Text2SQL、RAG、LLM4Data 等），结合业务场景进行技术选型与落地，推动团队 AI 能力建设。",
"requirements_text": "1、精通Unix/Linux操作系统下Java或Scala开发，有良好的编码习惯，有扎实的计算机理论基础；\n2、熟练掌握大数据处理技术栈，有丰富的Hadoop/Spark的实际项目使用经验，使用过Flink/Doris/Holo等更佳；\n3、大数据开发工作至少5-10年，有Hive数据仓库开发经验，有实时数据仓库开发经验者更佳；\n4、具有优秀的业务理解能力、自我推动力，有较强的逻辑分析能力，对数据敏感，对大数据处理和分析技术充满激情；\n5、熟悉数据仓库建设生命周期和流程规范，并掌握主题建模、维度建模理论者优先；\n6、了解大模型原理与应用，有 LLM/RAG/Agent 等 AI 技术在数据领域落地的实践经验者优先；\n7、熟悉 Text2SQL、智能数据治理、AI 辅助 ETL 开发等方向，具备将 AI 能力融入数据开发流程的意识和能力；\n8、持续关注 AI+Data 前沿技术动态，有较强的学习能力和技术热情，愿意探索大模型与数仓的深度结合。",
"skills": [AI生成
"Java",
"Scala",
"Linux",
"Spark",
"Hadoop",
"Flink",
"数据治理",
"学习能力",
"分析能力",
"建模",
"大语言模型",
"检索增强生成"
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"preferred_qualifications": "5、熟悉数据仓库建设生命周期和流程规范，并掌握主题建模、维度建模理论者优先；6、了解大模型原理与应用，有 LLM/RAG/Agent 等 AI 技术在数据领域落地的实践经验者优先",
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"fulltext": "大数据开发工程师\n职位描述\n1、负责企业级数据仓库设计、建模、规范以及研发工作；\n2、深入理解业务需求，规划数据仓库建设的整体方向和技术路线，构建快速、准确、灵活、实用的数据仓库，挖掘发挥数据的价值；\n3、保证数据仓库的及时、准确、稳定产出，构建好用的数据仓库；\n4、打造行业一流的数据仓库团队；\n5、与小伙伴一起调研和实践热门数据仓库组件和技术（数据湖、TiDB、FlinkSql、实时数仓等）；\n6、探索 AI 与数仓的深度融合，推动 AI Agent、大模型在数据开发、数据治理、智能分析等场景的落地应用；\n7、建设数仓智能体（Data Agent），实现自然语言驱动的数据查询、指标解读、异常归因等能力，降低数据使用门槛；\n8、负责数据仓库的 AI 赋能体系搭建，包括但不限于：智能 ETL 开发辅助、数据质量智能巡检、元数据智能管理、智能运维等；\n9、跟踪业界 AI+Data 前沿技术（Text2SQL、RAG、LLM4Data 等），结合业务场景进行技术选型与落地，推动团队 AI 能力建设。\n\n职位要求\n1、精通Unix/Linux操作系统下Java或Scala开发，有良好的编码习惯，有扎实的计算机理论基础；\n2、熟练掌握大数据处理技术栈，有丰富的Hadoop/Spark的实际项目使用经验，使用过Flink/Doris/Holo等更佳；\n3、大数据开发工作至少5-10年，有Hive数据仓库开发经验，有实时数据仓库开发经验者更佳；\n4、具有优秀的业务理解能力、自我推动力，有较强的逻辑分析能力，对数据敏感，对大数据处理和分析技术充满激情；\n5、熟悉数据仓库建设生命周期和流程规范，并掌握主题建模、维度建模理论者优先；\n6、了解大模型原理与应用，有 LLM/RAG/Agent 等 AI 技术在数据领域落地的实践经验者优先；\n7、熟悉 Text2SQL、智能数据治理、AI 辅助 ETL 开发等方向，具备将 AI 能力融入数据开发流程的意识和能力；\n8、持续关注 AI+Data 前沿技术动态，有较强的学习能力和技术热情，愿意探索大模型与数仓的深度结合。\n1、负责企业级数据仓库设计、建模、规范以及研发工作；\n2、深入理解业务需求，规划数据仓库建设的整体方向和技术路线，构建快速、准确、灵活、实用的数据仓库，挖掘发挥数据的价值；\n3、保证数据仓库的及时、准确、稳定产出，构建好用的数据仓库；\n4、打造行业一流的数据仓库团队；\n5、与小伙伴一起调研和实践热门数据仓库组件和技术（数据湖、TiDB、FlinkSql、实时数仓等）；\n6、探索 AI 与数仓的深度融合，推动 AI Agent、大模型在数据开发、数据治理、智能分析等场景的落地应用；\n7、建设数仓智能体（Data Agent），实现自然语言驱动的数据查询、指标解读、异常归因等能力，降低数据使用门槛；\n8、负责数据仓库的 AI 赋能体系搭建，包括但不限于：智能 ETL 开发辅助、数据质量智能巡检、元数据智能管理、智能运维等；\n9、跟踪业界 AI+Data 前沿技术（Text2SQL、RAG、LLM4Data 等），结合业务场景进行技术选型与落地，推动团队 AI 能力建设。\n1、精通Unix/Linux操作系统下Java或Scala开发，有良好的编码习惯，有扎实的计算机理论基础；\n2、熟练掌握大数据处理技术栈，有丰富的Hadoop/Spark的实际项目使用经验，使用过Flink/Doris/Holo等更佳；\n3、大数据开发工作至少5-10年，有Hive数据仓库开发经验，有实时数据仓库开发经验者更佳；\n4、具有优秀的业务理解能力、自我推动力，有较强的逻辑分析能力，对数据敏感，对大数据处理和分析技术充满激情；\n5、熟悉数据仓库建设生命周期和流程规范，并掌握主题建模、维度建模理论者优先；\n6、了解大模型原理与应用，有 LLM/RAG/Agent 等 AI 技术在数据领域落地的实践经验者优先；\n7、熟悉 Text2SQL、智能数据治理、AI 辅助 ETL 开发等方向，具备将 AI 能力融入数据开发流程的意识和能力；\n8、持续关注 AI+Data 前沿技术动态，有较强的学习能力和技术热情，愿意探索大模型与数仓的深度结合。",
"standard_classification": {
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"std_category_status": null,
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