资深数据工程师 | 中国热门职位| 瀚纳仕中国

职位描述 1. 数据基础设施与数仓建设（核心）负责中国区数据基础设施从 0 到 1 建设，包括数据接入、清洗、建模、调度、质量校验和数据服务能力，形成可持续演进的数据工程体系。 2. 多源数据接入与链路建设建设客户端、服务端、业务数据库、云厂商数据产品、第三方分析平台、支付和会员系统等多源数据的采集、同步、清洗和标准化链路，保障数据从产生到可分析的完整闭环。 3. 行为数据采集落地支持配合产品、增长、客户端、后端和数据分析师，将业务侧定义的埋点需求、事件口径和属性规范转化为可落地的数据采集与入仓方案，负责字段校验、数据入仓、质量检查和后续可分析性保障。 4. 数仓分层与主题模型建设设计并建设适合当前阶段的数仓分层和主题域，包括用户、设备、内容、文档、编辑、会员、支付、增长、留存、活跃、功能使用等核心数据模型。优先保障关键业务链路可用，再逐步演进标准化 ODS / DWD / DWS / ADS 分层。 5. 指标支撑与口径工程化配合产品、增长、运营和数据分析师，将 DAU、MAU、留存、激活、订阅转化、会员转化、功能渗透率、内容创建、编辑行为、AI 功能使用等核心指标沉淀为稳定的数据模型、宽表和可复用数据集，保障不同看板和分析场景的数据一致性。 6. 数据质量与稳定性治理建设数据质量检查、任务监控、延迟告警、数据量异常、字段缺失、枚举值异常、链路失败回溯和数据修复机制，提升关键数据链路的准确性、完整性、及时性和可解释性。 7. 数据服务与分析效率提升建设可复用的数据集、宽表、标签、看板数据源和查询能力，让产品、增长、运营和管理团队能更高效地分析漏斗、路径、留存、分群、功能使用和商业化效果，减少重复临时取数。任职要求 1. 本科及以上学历，计算机、软件工程、数据科学、统计等相关专业，3 年以上数据开发、数仓、数据平台或数据工程相关经验；有从 0 到 1 建设经验者优先。 2. 熟悉数据仓库建模方法，理解数仓分层、维度建模、主题域建设、指标口径管理和数据治理。 3. 熟练掌握 SQL，具备复杂查询、数据建模、性能优化和数据排查能力。 4. 熟悉至少一类数据处理、存储或调度体系，例如离线/实时计算、分析型数据库、任务调度、数据同步或云厂商数据平台。 5. 熟悉 Python / Java / Scala / Shell 等至少一门语言，能开发数据同步、清洗、校验、自动化治理或内部数据工具。 6. 理解产品行为数据、客户端/服务端数据采集、事件数据、漏斗分析、路径分析、留存分析等常见产品数据场景。 7. 有较强的业务理解和跨团队沟通能力，能把产品、增长、运营、分析团队的数据需求转化为稳定的数据模型、数据链路和可复用数据资产。 8. 有 Owner 意识，能主动发现数据源头、数据链路、指标口径和数据质量问题，并推动产品、研发、测试、分析团队闭环解决。 9. 具备基础的数据安全、隐私保护和权限治理意识，理解用户标识、设备标识、行为数据、支付/会员数据在采集、存储和使用过程中的合规风险。加分项 1. 有从 0 到 1 建设数仓体系、数据平台、产品分析数据体系或增长数据体系的经验。 2. 有基于云厂商数据产品或第三方数据分析平台建设数据采集、行为分析、数据入仓和指标支撑链路的经验。 3. 有移动 App、订阅业务、会员体系、增长转化、A/B 实验、用户生命周期、内容产品或 AI 产品数据链路经验。 4. 有数据质量、元数据管理、数据血缘、指标平台、标签体系、权限治理或数据服务化建设经验。 5. 熟悉 ClickHouse / Doris / StarRocks / BigQuery / Snowflake 等分析型数仓，或熟悉 DataWorks / Airflow / DolphinScheduler / dbt 等数据开发与调度工具。 6. 熟悉国内数据合规、隐私保护、用户标识体系、跨端数据打通、PII 数据处理和数据权限治理。