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坐标南京
现招大数据分析和大数据开发
薪资都在 8k~15k 之间 （对于特别优秀的人才薪资方面可以具体再详谈~）
大数据分析工程师：
岗位职责：
1、掌握常见分类、聚类、回归、协同过滤等相关算法。
2、负责大数据处理模块和数据挖掘平台的设计和开发；
3、负责基于 Spark 技术的海量数据的处理、分析、挖掘工作；
4、基于 Spark 框架的数据挖掘平台的设计，开发，维护；
5、熟练掌握 Spark MLlib 根据需求使用 MLlib 进行数据分析、挖掘等工作。
岗位要求：
1、 有 java 开发基础，熟悉 Spark 相关技术，至少有 2 年的 Spark 开发经验；
2、 熟悉 Scala 语言，对 Scala 原理、底层技术有深入研究者优先；
3、 有 Python 语言基础者优先;
4、了解掌握 TensorFlow 者优先;
5、有优良的 Trouble Shooting 能力；
6、有过海量数据系统开发经验者优先；
7、有过数据挖掘开发经验者优先。
大数据开发工程师：
岗位描述
1、参与平台的整体数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计工作 ；
2、对数据挖掘及业务开发团队提供技术支持，协助方案规划；
3、负责技术攻关和创新技术引用，开发具有数据分析、数据挖掘能力的创新型产品；
4、负责公司的大数据平台的研发工作（包扩日志采集，离线计算，数据仓库存储和处理等）；
5、维持线上服务高效稳定，支撑业务和数据量的快速扩张。
岗位要求
1、扎实的 Java, Scala 语言基础，对 JVM 运行机制有深入了解，有 python 和 scala 实际使用经验更佳；
2、熟悉 Hadoop, Spark 并有丰富的开发经验，了解大数据组件的使用限制和应用场景，包括但不仅限于: hdfs, yarn, hbase, hive, flume, kafka, zookeeper, mpala, kylin, kudu, ElasticSearch, Storm, MongoDB 等。；
3、熟悉 mysql, ElasticSearch, Redis 等关系型或 NoSQL 数据库，了解应用场景和使用限制。有实际调优经验者更佳。
4、熟悉 linux 常用命令，有实际 CDH 或 HDP 或 apache 版本的 hadoop 部署经验者优先；
5、熟悉并行计算或者分布式计算，熟练掌握 SQL, Streaming, MLLIB 编程；
6、英文文档阅读无障碍，熟练掌握常用设计模式，熟练使用 maven git ；
7、有深入研究过 Hadoop，Spark 源码者优先；
8、深入理解 MapReduce 工作原理，HDFS 分布式文件系统架构；熟练掌握 Hadoop/Hive/HBASE 的运维和调优方法；
9、掌握或使用过 Storm、Spark、flume、kafka 等工具；
10、2 年以上大数据相关工作经验，最好参与并成功部署过 1 个日均 TB 级的集群项目。
现招大数据分析和大数据开发
薪资都在 8k~15k 之间 （对于特别优秀的人才薪资方面可以具体再详谈~）
大数据分析工程师：
岗位职责：
1、掌握常见分类、聚类、回归、协同过滤等相关算法。
2、负责大数据处理模块和数据挖掘平台的设计和开发；
3、负责基于 Spark 技术的海量数据的处理、分析、挖掘工作；
4、基于 Spark 框架的数据挖掘平台的设计，开发，维护；
5、熟练掌握 Spark MLlib 根据需求使用 MLlib 进行数据分析、挖掘等工作。
岗位要求：
1、 有 java 开发基础，熟悉 Spark 相关技术，至少有 2 年的 Spark 开发经验；
2、 熟悉 Scala 语言，对 Scala 原理、底层技术有深入研究者优先；
3、 有 Python 语言基础者优先;
4、了解掌握 TensorFlow 者优先;
5、有优良的 Trouble Shooting 能力；
6、有过海量数据系统开发经验者优先；
7、有过数据挖掘开发经验者优先。
大数据开发工程师：
岗位描述
1、参与平台的整体数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计工作 ；
2、对数据挖掘及业务开发团队提供技术支持，协助方案规划；
3、负责技术攻关和创新技术引用，开发具有数据分析、数据挖掘能力的创新型产品；
4、负责公司的大数据平台的研发工作（包扩日志采集，离线计算，数据仓库存储和处理等）；
5、维持线上服务高效稳定，支撑业务和数据量的快速扩张。
岗位要求
1、扎实的 Java, Scala 语言基础，对 JVM 运行机制有深入了解，有 python 和 scala 实际使用经验更佳；
2、熟悉 Hadoop, Spark 并有丰富的开发经验，了解大数据组件的使用限制和应用场景，包括但不仅限于: hdfs, yarn, hbase, hive, flume, kafka, zookeeper, mpala, kylin, kudu, ElasticSearch, Storm, MongoDB 等。；
3、熟悉 mysql, ElasticSearch, Redis 等关系型或 NoSQL 数据库，了解应用场景和使用限制。有实际调优经验者更佳。
4、熟悉 linux 常用命令，有实际 CDH 或 HDP 或 apache 版本的 hadoop 部署经验者优先；
5、熟悉并行计算或者分布式计算，熟练掌握 SQL, Streaming, MLLIB 编程；
6、英文文档阅读无障碍，熟练掌握常用设计模式，熟练使用 maven git ；
7、有深入研究过 Hadoop，Spark 源码者优先；
8、深入理解 MapReduce 工作原理，HDFS 分布式文件系统架构；熟练掌握 Hadoop/Hive/HBASE 的运维和调优方法；
9、掌握或使用过 Storm、Spark、flume、kafka 等工具；
10、2 年以上大数据相关工作经验，最好参与并成功部署过 1 个日均 TB 级的集群项目。
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