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大数据解决方案架构师
职位描述
1,参与数据中台的建设,根据行业客户的战略、业务、产品和技术需求以及公司内部产品布局提供整体的数据To-B解决方案。
2,负责数据仓库、数据治理以及面向应用的数据产品相关建设,具备推进和实际落地的能力。
3,理解并能抽象行业客户的业务诉求,发挥数据驱动业务,提升数据赋能业务的价值杠杆。
4,将公司内数据中台解决方案交付能力标准化、产品化,赋能外部企业客户。
职位要求
1,熟悉数据仓库实施方法论、深入了解数据仓库以及数据治理体系,并支撑过实际业务场景;
2,善于沟通,对业务敏感,能够快速响应客户需求,具备优秀的技术与业务结合能力;
3,熟练使用Hadoop、Hive、flink、spark等相关组件,熟悉SQL、Java、Python等编程语言,
4,具备数仓、数据服务、数据湖、流计算等综合解决方案实施经验的优先。
5,在大数据领域有ToB相关实战经验或具备咨询背景的优先;
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02-07 12:06
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华侨大学 测试开发
最近看到很多 92 的,甚至是硕士,开始往测开赛道卷,说实话有点看不懂。先把话说清楚,大厂里的测开,绝大多数时间干的还是测试的活,只是写点自动化脚本、维护测试平台、接接流水线,真正像开发一样做系统、做架构、做核心平台的测开少得可怜,基本都集中在核心提效组,而且人很少,外面进去的大概率轮不到你,我想真正干过人都清楚。很多人被洗脑了,以为测开也是开,和后端差不多,只是更简单、更轻松、还高薪。现实情况是,测开和开发的职业路径完全不一样。开发的核心是业务和系统能力,测开的核心是稳定性和覆盖率,前者是往上走,后者天花板非常明显。你可以见到很多开发转测开,但你很少见到干了几年测开还能顺利转回开发的。更现实一点说,92 的高学历如果拿来做测开,大部分时间就是在做重复性很强的杂活,这种工作对个人能力的放大效应非常弱。三年下来,你和一个双非的,甚至本科的测开差距不会太大,但你和同龄的后端、平台开发差距会非常明显。这不是努不努力的问题,是赛道问题。所谓测开简单高薪,本质上是把极少数核心测开的上限,当成了整个岗位的常态来宣传。那些工资高、技术强的测开,本身就是开发水平,只是挂了个测开的名。普通人进去,99% 做的都是项目兜底型工作,而不是你想象中的平台开发。测开不是不能做,但它绝对不是开发的平替,也不是性价比最优解。如果你是真的不想做开发,追求稳定,那测开没问题。但如果你只是觉得测开比后端容易,还能进大厂,那我劝你冷静一点,这只是在用短期安全感换长期天花板。有92的学历,如果你连测开这些重复性工作都能心甘情愿接受,那你把时间精力用在真正的开发、系统、业务深度上,回报大概率比卷测开要高得多。想清楚再下场,别被岗位名和话术带偏了,就算去个前端客户端也是随便占坑的,测开是一个坑位很少赛道,反而大面积学历下放,不用想也能知道会是什么结果,我想各位在JAVA那里已经看到了
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