阿里国际内推数据研发

职位描述
1) 运用离线批处理与实时流数据技术,建设AIDC数据体系,包括数据处理、数据采集、数据质量及稳定性保障、数据治理、智能化和自动化建设;

2) 同数据产品与技术研发协作,为AIDC数据业务方,提供数据洞察和产品化解决方案,与AIDC数据业务一同成长;

3) 结合业务场景与运营痛点,通过数据+算法+工程化能力,不断完善AIDC的数据化运营能力;

职位要求
1) 3年以上相关工作经验;

2) 有从事分布式数据存储与计算平台应用开发经验,有离线计算Hadoop/Spark/ODPS或流计算Storm/Flink的开发经验尤佳;

3) 较为丰富的数据仓库及数据平台的架构经验,精通数据仓库建模及ETL设计开发;有较为系统的海量数据性能处理经验;在数据质量、保障、治理等方面有一定实践经验;

4) 熟悉电商业务相关的业务和技术领域;

5) 具备一定的JAVA/Python语言的开发能力,有机器学习算法能力尤佳;

6) 有较好的英语听说读写能力;

团队氛围很好,老板非常nice,学习氛围浓厚,每月都有聚餐,正在快速扩张当中
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加班严重吗?一般几点下班啊
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发布于 2024-11-27 09:45 浙江

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02-07 12:06
已编辑
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
小浪_Coding:工作只是谋生的手段 而不是相互比较和歧视
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