职位描述

我们寻求一位经验丰富的数据分析工程师加入我们的动态团队。在该角色中，您将运用高级分析技能从原始数据中提取可操作的见解。理想候选人应具备数据工程、分析和机器学习方面的强背景，能够推动数据驱动的决策。

任职要求

教育：计算机科学、统计学或相关领域的学士学位；硕士学位优先。
经验：2年以上数据分析师或相关领域经验，有AI和机器学习在分析中的显著经验。
SQL专家：高级SQL技能，能够编写和优化复杂查询处理大规模数据集。
dbt精通：具备dbt（数据构建工具）的实战经验，能够构建、测试和文档化数据模型。
数据建模：精通数据建模和数据仓库概念（如星型模式、规范化、缓慢变化维度）。
Snowflake及AI能力：熟悉Snowflake的数据云平台及其高级AI能力（Snowflake Intelligence – Cortex Analyst, Cortex Agents, Cortex Search, AISQL等）。
商业智能工具：精通Looker数据可视化和LookML（包括熟悉Looker的对话式AI和数据代理能力）或类似BI工具。
AI代理与自动化：具备AI代理或生成式AI工具优化工作流和服务交付（如创建聊天机器人或自动化分析助手）的经验是加分项。
实时与流数据：具备实时数据处理和流技术（如Kafka、Kinesis、Spark Streaming）处理连续数据流的经验。
编程：精通Python用于数据分析和处理（pandas, NumPy等），能编写干净高效的代码。熟悉shell脚本和命令行工具用于自动化工作流和数据处理任务。
ETL/编排：熟悉ETL流程和工作流编排工具如Apache Airflow（或类似调度工具）用于自动化数据管道，配合Docker进行本地开发和测试。
云平台：熟悉云平台和服务（尤其是AWS或GCP）用于数据存储、计算和部署。
版本控制与CI/CD：在数据工程上下文中对代码版本控制（Git）和持续集成/持续部署（CI/CD）流程有扎实理解。
敏捷方法：熟悉敏捷开发方法论，能适应快节奏的迭代环境。
软技能：优秀的沟通和表达能力，具备批判性思维和问题解决能力。有在跨职能团队中有效工作的记录，能将业务需求转化为技术解决方案。
数据治理与伦理：有实施数据治理最佳实践的经验，确保数据质量和一致性。了解数据伦理、偏见缓解策略和数据隐私法规（如GDPR、CCPA）并致力于合规。