关联帖子： https://www.v2ex.com/t/830608
本帖职位大多 3Y+，Data Engineer 可以 1Y+
迫于 HR PY ，招同部门同事。 看中职位后，记得看最后的面试流程。
别的岗位也有，不过排面会慢，参考：
https://mp.weixin.qq.com/s/LMXotgq6BLEFpCmHYFc0jQ
看上非本帖的职位，想要更详细的 JD 和需求可以 DM 我，联系方式在最后。
本次职位介绍：
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ETL-Informatica
- 3 年以上 informatica 工具相关开发工作、ETL 方法和技术的经验
- 对数据仓库概念有深刻理解
- 精通 SQL 编程。有 DB2 或 Oracle 数据库实践经验者优先
- 良好的沟通能力，能用英文或日文进行口头和书面表达
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Business Intelligence
- 3 年或以上与 BI 报告工具相关的开发工作经验，例如 Tableau / Power BI / Qlikview / Spotfire 。 （ Tableau 经验优先）
- 对 BI / 数据仓库概念有深刻理解
- 精通 SQL 编程
- 具有在 AWS ，Azure 等云平台上工作的经验
- Spark / Scala / Cloudera 等大数据开发经验优先
- 掌握 Python ，SAS ，R ，Alteryx 等语言
- 良好的沟通技巧，良好的口语和书面英语水平
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Big Data
- 至少 1 年的大数据、关系型数据库、NoSQL 和数据库解决方案开发数据摄取、数据处理和分析方面的经验
- 精通 Databricks （ Spark ）和 Azure 云技术
- 拥有至少 1 年的大数据技术和框架经验，包括但不限于 HDFS 、Hadoop 、MapReduce 、Spark 、Hive 、HBase 、Cassandra 和 ElasticSearch 、Kafka 、Flume 、Flink 、Airflow 、Databricks 等
- 掌握至少一种编程语言，如 Python, Scala, Java
- 在数据库开发和 SQL 脚本方面有坚实的技术背景
- 具有大型云计算基础设施中开发大数据解决方案的经验，如亚马逊网络服务，微软 Azure 或谷歌云
- 有企业内部或云端从头建立 Hadoop 集群环境经验者优先
- 优秀的英语口语和写作能力
- 有 Scrum 或同等敏捷开发流程的工作经验
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Data Engineer (Azure/AWS)
- 至少 3 年 Azure 咨询或客户服务交付经验
- 精通 SQL 。熟悉 Python/R 和 SQL 所需技能
- 熟悉 AWS SFTP, 数据库移服务, DataSync, 模式转换工具。有 AWS 数据湖经验
- 对 VPC ，EC2 ，IAM ，KMS 和云计算形成有深入的产品知识
- 有 Redshift 和 Quicksight 的经验
- 有 Lambda 、Step Functions 、Serverless/SAM 框架、DynamoDB 经验
- 有 Devops 流程和构建 CI/CD 管道经验
- 熟悉 S3 、亚马逊 RDS for PostgreSQL 、Redshift 、Quicksight
- Lambda, Step Functions, Serverless FW, DynamoDB
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以下技能优先：
- DP-200 实施 Azure 数据解决方案 / DP-201 设计 Azure 数据解决方案
- 在 Azure 平台上的 DevOps
- 在 Azure 上开发和部署 ETL 解决方案的经验
- 物联网、事件驱动、微服务、云中的容器 /Kubernetes
- 熟悉业界现有的元数据管理技术栈。 数据治理、数据质量、MDM 、血统、数据目录等
- 熟悉行业内用于数据管理、数据摄取、捕获、处理和整理的技术栈。(Kafka, StreamSets, Attunity, GoldenGate, Map Reduce, Hadoop, Hive, Hbase, Cassandra, Spark, Flume, Hive, Impala, etc.)
- 有多云经验者优先 。( Azure, AWS, Google.)
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Data Scientist
- 数学、计算机科学或类似研究领域的硕士学位或博士学位，至少有 3-5 年的相关经验
- 有数据挖掘或自然语言处理方面的工作经验
- 具备统计学、编程和预测模型的工作知识
- 优秀的代码编写能力
- 精通 Python 、R 和 SQL （结构化查询语言）的编程
- 对基本和高级预测模型有很深的了解
- 拥有跨越一系列学科的数据挖掘知识
- 优秀的口头和书面沟通能力
- 对统计学、机器学习、算法和高级数学有一定的掌握
公司福利介绍：
- 江浙沪混合办公；（取决于项目偶尔去办公室，4+1 or 3+2 ）
- 办公室在地铁站出门楼上
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15 天年假+12 天带薪病假 /陪别人看病假，还有额外圣诞节假期；
- 不参与调休 ，节日当天放假，双休日放假。
- 内部办公混合使用 Google Workspace,Office365
- 无打卡，无加班
- 每个员工有MSDN 订阅，Azure150 $/M账户, 长期 E5
- 考证奖金计划（每年免费考证，带 150$奖金）
- 各类培训（带各类EF 课程、Coursera Account ）
公司缺点介绍：
- 入职薪酬比互联网少点，但是不会倒挂，该升升，不卡涨薪（有很多女生生完孩子回来直接升职）
- 无健身房，自助饮料只有茶和咖啡
- 男性相比很多互联网过少，略多于 50%
- 停车费一天 48 （反正不常来）
其它介绍：
- 公司由 US 直属，内部系统和 US 保持一致。工作网络可以切到几十个地区节点。 。
- 上海去谷歌走 IEPL 100M ，公司有 G 口 CN2 和 G 口 9929 。
- 进来英语能力提高非常快
- 是否远程，取决于所分到的项目。（甚至某些项目需要出国出差）
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大部分可以长期远程（建议先江浙沪常住人口居住，可以申请张江人才公寓，单间一千以内）
- 一半的项目是每周去 1-2 天办公室，一半的项目是偶尔去办公室。
面试须知：