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": "数据科学家（数据开发工程）-国际化数据生产平台",
"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": "数据分析"AI生成
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"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。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 1,
"degree": "计算机科学、工程学或相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、与产品经理、数据科学家/分析师、软件/机器学习工程师及其他相关方紧密协作，梳理数据需求，交付符合业务要求的数据解决方案；\n2、评估、落地并维护数据基础设施工具与技术，支撑高效的数据处理、存储与查询；\n3、数据流水线设计与优化：\n1）设计、搭建并优化可扩展的数据流水线，完成海量数据的接入、处理与转换；\n2）持续优化数据流水线、查询语句与处理流程，提升性能、降低延迟、增强可扩展性；\n4、设计并实现高可靠性的数据模型与可视化方案，支撑复杂分析查询与报表需求；\n5、数据治理与质量保障：\n1）通过落地数据质量校验、验证流程与监控机制，保障数据的完整性、准确性与一致性；\n2）编写并维护完善的数据资产文档，在数据用户群体中推广数据治理最佳实践。",
"requirements_text": "1、计算机科学、工程学或相关专业本科及以上学历；\n2、至少1年数据工程师或类似岗位经验，服务过以数据为核心的业务场景；\n3、扎实的SQL知识，有使用关系型与非关系型数据库的经验；\n4、熟练掌握Python、Java、Go等至少一种编程语言；\n5、具备数据建模与数仓架构、数据集成、ETL/ELT技术相关的行业实践经验；\n6、具备高效的沟通能力，能够与跨职能团队顺畅协作；出色的问题解决能力，关注细节，能够适应工作环境。\n\n优先要求\n1、有Apache Hadoop、Spark、Kafka、Flink等大数据技术使用经验，处理过TB至PB级规模数据；\n2、有Snowflake、Databricks、BigQuery等云数仓与现代商业智能/数据技术栈使用经验；\n3、有数据治理、数据隐私与合规相关工作经验；\n4、有与机器学习团队配合/参与机器学习项目经验者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"SQL",
"Spark",
"Hadoop",
"Flink",
"Kafka",
"机器学习",
"数据库",
"数据治理",
"沟通能力",
"建模"
],
"preferred_qualifications": "优先要求；4、有与机器学习团队配合/参与机器学习项目经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
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"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7596917289543649589/detail"
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"fulltext": "数据科学家（数据开发工程）-国际化数据生产平台\n职位描述\n1、与产品经理、数据科学家/分析师、软件/机器学习工程师及其他相关方紧密协作，梳理数据需求，交付符合业务要求的数据解决方案；\n2、评估、落地并维护数据基础设施工具与技术，支撑高效的数据处理、存储与查询；\n3、数据流水线设计与优化：\n1）设计、搭建并优化可扩展的数据流水线，完成海量数据的接入、处理与转换；\n2）持续优化数据流水线、查询语句与处理流程，提升性能、降低延迟、增强可扩展性；\n4、设计并实现高可靠性的数据模型与可视化方案，支撑复杂分析查询与报表需求；\n5、数据治理与质量保障：\n1）通过落地数据质量校验、验证流程与监控机制，保障数据的完整性、准确性与一致性；\n2）编写并维护完善的数据资产文档，在数据用户群体中推广数据治理最佳实践。\n\n职位要求\n1、计算机科学、工程学或相关专业本科及以上学历；\n2、至少1年数据工程师或类似岗位经验，服务过以数据为核心的业务场景；\n3、扎实的SQL知识，有使用关系型与非关系型数据库的经验；\n4、熟练掌握Python、Java、Go等至少一种编程语言；\n5、具备数据建模与数仓架构、数据集成、ETL/ELT技术相关的行业实践经验；\n6、具备高效的沟通能力，能够与跨职能团队顺畅协作；出色的问题解决能力，关注细节，能够适应工作环境。\n\n优先要求\n1、有Apache Hadoop、Spark、Kafka、Flink等大数据技术使用经验，处理过TB至PB级规模数据；\n2、有Snowflake、Databricks、BigQuery等云数仓与现代商业智能/数据技术栈使用经验；\n3、有数据治理、数据隐私与合规相关工作经验；\n4、有与机器学习团队配合/参与机器学习项目经验者优先。\n1、与产品经理、数据科学家/分析师、软件/机器学习工程师及其他相关方紧密协作，梳理数据需求，交付符合业务要求的数据解决方案；\n2、评估、落地并维护数据基础设施工具与技术，支撑高效的数据处理、存储与查询；\n3、数据流水线设计与优化：\n1）设计、搭建并优化可扩展的数据流水线，完成海量数据的接入、处理与转换；\n2）持续优化数据流水线、查询语句与处理流程，提升性能、降低延迟、增强可扩展性；\n4、设计并实现高可靠性的数据模型与可视化方案，支撑复杂分析查询与报表需求；\n5、数据治理与质量保障：\n1）通过落地数据质量校验、验证流程与监控机制，保障数据的完整性、准确性与一致性；\n2）编写并维护完善的数据资产文档，在数据用户群体中推广数据治理最佳实践。\n1、计算机科学、工程学或相关专业本科及以上学历；\n2、至少1年数据工程师或类似岗位经验，服务过以数据为核心的业务场景；\n3、扎实的SQL知识，有使用关系型与非关系型数据库的经验；\n4、熟练掌握Python、Java、Go等至少一种编程语言；\n5、具备数据建模与数仓架构、数据集成、ETL/ELT技术相关的行业实践经验；\n6、具备高效的沟通能力，能够与跨职能团队顺畅协作；出色的问题解决能力，关注细节，能够适应工作环境。\n\n优先要求\n1、有Apache Hadoop、Spark、Kafka、Flink等大数据技术使用经验，处理过TB至PB级规模数据；\n2、有Snowflake、Databricks、BigQuery等云数仓与现代商业智能/数据技术栈使用经验；\n3、有数据治理、数据隐私与合规相关工作经验；\n4、有与机器学习团队配合/参与机器学习项目经验者优先。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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