岗位职责

负责亿级用户全链路场景下的端到端数仓建模与开发交付，基于维度建模方法沉淀高复用的分层模型，构建离线数仓与实时数仓的协同架构设计，持续优化海量数据的加工时效、查询性能与计算成本，为下游提供稳定、高效、易用的数据中间层；
负责数据质量治理与链路稳定性保障，建立覆盖完整性、及时性、一致性的监控告警、血缘追踪、异常恢复机制和数据生命周期管理，确保核心数据任务满足SLA要求；
主导面向 Agent 的新型数据体系架构设计与落地，推动数据资产从「传统报表消费」向「智能体可消费」演进；沉淀统一语义层与标准化业务实体模型，构建可被 BI 报表与自然语言问数（Data Agent / ChatBI）共同复用的指标与语义资产，从底层保障问数的口径一致性与可解释性；
负责面向 Data Agent 交互场景的数据 Skill 开发与调优，覆盖数据资产知识库、自然语言查询、数据分析洞察、数据研发工具等核心能力，沉淀数据开发最佳实践，推动团队数据研发能力的整体提升。

职位要求

本科及以上学历，计算机、软件工程、数学、统计学等相关专业优先，3年以上数据仓库或大数据开发相关工作经验；
熟练掌握 SQL、Python 等数据处理语言，具备良好的编程习惯与工程能力；具备海量数据的ETL开发与性能调优能力；
熟悉主流大数据平台（Hadoop、Spark、Flink、MaxCompute、Hologres 等），具备扎实的数据建模能力，熟悉维度建模、Data Vault等主流建模方法论，有完整的数据仓库分层架构设计经验；
对元数据管理、数据质量、数据血缘、数据标准等数据治理核心领域有深入理解或实践经验；
了解统一语义层、指标平台、知识库或自然语言问数（Data Agent / ChatBI）相关技术与建设思路，有相关实践经验者优先；
具备良好的逻辑思维与业务敏感度，能与业务方高效沟通，将模糊业务需求转化为清晰的数据模型与解决方案。具备良好的自我学习能力、团队协作意识与项目推动能力。