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bitzhuxb
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[美团] 招聘商业智能( BI)平台开发工程师 15-25k

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  •   bitzhuxb · 2015-07-25 09:29:54 +08:00 · 2683 次点击
    这是一个创建于 3200 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    先留邮箱 [zhuxiangbin#meituan.com] # ==> @

    [15k-25k]
    职位描述

    美团崇尚用数据说话,数据在日常管理决策中发挥着重要作用。每天早晨晨会,美团各业务线、各级管理层都在关注业务关键数据的进展。

    数据产品团队,希望构建一系列产品线,提高公司整体范围内的数据使用效率,更好的发挥数据价值。这是一个年轻的团队,有很多重要的项目在等待我们。例如:类比 Google Analytics 的在线业务数据分析产品、关键经营指标的分析预测平台、自动数据预警产品、行业数据趋势产品等。

    我们需要对数据统计分析有极大热情,同时又具备系统设计、WEB开发能力的工程师加入。你可能已经是一位有深厚技术功底、对代码和设计质量有严苛的要求,也可能在往牛逼闪闪的路上进发,只要你对技术有持续的热情,相信数据的商业价值,你就是我们要找的人!



    工作职责

    1.负责美团数据门户以及内部数据产品的架构设计、应用开发、优化完善

    2.配合BI平台产品经理,根据不同的业务需求,灵活快速地完成具有挑战性的项目,甚至创造更好的数据分析交互方式



    职位要求

    1.认可技术与平台在BI的价值,认可通过自助化与自动化的方式,利用机器完成它该做的事,把RD人力从重复性的工作中释放出来

    2.2年以上后台服务/WEB开发经验,深入理解MVC和面向对象的设计方法,语言、框架不限

    3.熟悉Linux、MySQL、K-V缓存的开发,具有SQL和系统性能调优能力

    4.良好的逻辑思维和沟通能力

    5.对代码和设计质量有严格要求,重视Code Review,知道良好的编程习惯的标准

    6.优先:有数据统计系统 或 熟悉BI/DW原理和实施,有BI项目经历,有BI系统开发经验

    7.优先:有Google Analytics 等在线数据分析系统开发和使用经验者

    邮箱 [zhuxiangbin#meituan.com] # ==> @
    6 条回复    2015-07-26 11:00:09 +08:00
    vinceguo
        1
    vinceguo  
       2015-07-25 11:20:14 +08:00 via Android
    hadoop方面都没要求?看来就是找个个BI擦屁股的吧,譬如写网页
    bitzhuxb
        2
    bitzhuxb  
    OP
       2015-07-25 12:49:44 +08:00
    @vinceguo hadoop 是同组不同方向,可以认为是BI的上游,需要理解hadoop的一些底层特性才能在BI层面做优化,但是hadoop 不是重点而已,BI 重点在于数据仓库理论的实践,通过搭建完善的元数据体系,驱动数据的生产和展示。
    vinceguo
        3
    vinceguo  
       2015-07-25 13:52:16 +08:00 via Android
    @bitzhuxb 最烦的就是BI了,一堆奇奇怪怪的需求,自己又没能力实现。
    就吐个槽而已。最近一直在给BI的人干活。

    如果数据量不大,那让bi的人学点python,用用pandas,会很爽。不过估计一般不可能。。。
    cnnic17173
        4
    cnnic17173  
       2015-07-25 21:31:16 +08:00 via Android
    看样子和我现在的工作有些交集。现在是ETL开发工程师,有机会没
    RangerWolf
        5
    RangerWolf  
       2015-07-26 07:22:22 +08:00
    之前我跟其他公司一些做BI的人交流,发现他们确实都是自己说怎么做怎么做,具体实现都是其他人或者就依赖一些软件搞定

    可惜在北京
    bitzhuxb
        6
    bitzhuxb  
    OP
       2015-07-26 11:00:09 +08:00
    @cnnic17173 我们组也招聘ETL工程师和我们平行的~~ 欢迎投递呀~~~
    @RangerWolf 我们是自己实现并维护BI产品目前支持全公司的分析师、RD以及各个业务线的数据团队使用。
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