北京数据开发
数据开发是利用各种技术和工具来收集、存储、处理和分析大规模数据的过程。数据开发人员负责构建和维护数据管道，确保数据的可靠性和准确性。他们需要具备良好的编程能力和数据处理技能，能够设计和实施数据管理系统，以支持业务需求和数据分析。数据开发人员需要与数据科学家和业务团队合作，确保数据平台能够满足各种需求。他们也要负责监控数据质量，解决数据相关的问题，并不断优化数据处理流程和性能。在不断涌现的大数据时代，数据开发人员扮演着至关重要的角色。
薪酬概览
平均月薪
¥20000
中位数 ¥16000 ｜ 区间 ¥15500 - ¥24400
数据来源：谈职全网32份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
46.9% 人群薪酬落在 15-30k
三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1：工作年限
影响薪资的核心维度2：学历背景
市场需求
6月新增岗位
29
对比上月：岗位减少2
数据由各大平台公开数据统计分析而来，仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 应届 | 8 | 29.6% |
| 3-5年 | 14 | 51.9% |
| 5-10年 | 5 | 18.5% |
热招职位
1、深度参与集团数据解决方案规划和架构设计，利用大数据解决当前的业务痛点；
2、深度参与集团数据架构的设计与开发；
3、深度参与集团数据质量体系的建设，形成完善的数据监控和数据校验机制；
4、负责企业级数据平台的搭建与优化，包括数据采集、存储、计算、调度等核心模块（如基于Hadoop/Spark/Flink构建离线，实时数仓）。
5、设计高可靠的数据ETL流程，处理结构化/非结构化数据，保障数据质量与时效性。
6、开发实时数据管道，支持业务实时决策；解决流程处理。
1、负责掌阅集团企业级数据建设(涵盖流量、内容、用户、商业化等业务方向)，提供通用、稳定、丰富、高效的公共数据能力，提升
数据支持业务的效率，探索数据增量价值；
2、面向流量、内容、用户、商业化等业务方向，建设专题数据，提供丰富易用的数据服务，直接支持公司业务决策分析，赋能业务；
3、建设企业级数据治理和管理体系，结合业务+元数据+技术，推进资源成本的优化，提高数据服务质量，保障数据产出的稳定性和准确性；
4、参与公司级别商业化相关系统数据设计、研发以及保障。
1.计算机相关专业本科及以上学历，硕士优先，具备1年以上Java开发经验，有互联网大厂背景或AI Agent项目开发经验者优先
2.精通Java技术栈，熟悉JVM原理、多线程、IO模型，具备扎实的分布式系统设计能力（如微服务架构、分库分表、高可用设计）；熟悉AI Agent基础架构，掌握LLM（大语言模型）调用、工具集成、记忆系统与规划器设计原理，有主流Agent框架开发经验者优先
3.熟悉大数据技术体系（如实时计算框架、分布式数据库、消息队列），具备千万级数据量或高并发场景开发经验，有结合大数据系统构建AI Agent数据检索与推理能力的实践经验者优先
4.具有广告、支付、风控等核心业务系统开发经验，熟悉用户生命周期管理、结算对账等业务逻辑者优先
5.优秀的逻辑思维与沟通能力，能够跨团队协作推进项目落地，对技术趋势保持敏感并主动探索实践；对AI Agent前沿技术（如多Agent协作、基于记忆的持续学习）及Vibe Coding相关工具链有深入理解，能结合业务场景设计创新解决方案者优先
1.熟练掌握C++、多线程、网络通信、高性能优化，或者熟练掌握Java开发和调优、并发编程模式，有丰富Unix/Linux环境开发经验。
2.具备丰富的数据开发经验，熟悉Hadoop、Hive、Spark、flink等体系结构，并有实际开发经验。
3.熟悉Impala/Presto/GreenPlum/Clickhouse等MPP数据库，对各数据库的优劣和适用场景有深入理解，有实践经验者优先。
4.熟悉分布式技术并有实践经验（rpc框架， nosql存储），对kafka等消息中间件有深入了解。
5.大学本科及以上学历，三年以上计算机相关工作经验，有强烈的求知欲和较强的学习能力，对技术充满热情。
负责提升自动驾驶数据闭环能力，结合自动驾驶模型算法的设计与迭代流程，建设高效的数据分析系统与工具。具体职责包括数据分析与挖掘、数据检索与标签系统搭建、数据的修复与生产、从数据维度出发的模型效果闭环提升等。
1. 数据策略制定：涉及挖掘框架，开发挖掘算子，与模型训练团队深度协作，指导数采团队定向增补高价值数据；通过数据消融实验，科学确定预训练数据、微调数据、难例数据的配比，最大化有限数据的训练收益；建立数据质量评估体系（信息密度、场景分布、标注质量、多样性等）；
2. 构建自动数据生产流水线：研发并维护自动化标注流水线，降低人工标注依赖；
3. 探索利用生成式AI（Diffusion model, NeRF/3D Gaussian）合成高价值训练数据，解决corner case数据稀疏问题；
4. 建立标注质量自动检测机制，确保训练数据的可靠性；
5. 构建数据处理平台：构建TB-PB级数据分布式处理流水线，实现高效去重、过滤、清洗、格式转换；
6. 建立数据版本管理和数据血缘系统，确保训练模型的可复现性和数据溯源；
7. 优化数据存储格式和访问效率，支持模型训练过程中高效数据加载和在线采样
1.承担美团骑行业务线的数仓设计和开发工作。
2.负责骑行财务方向相关数据平台的架构设计与开发，支撑数据采集、清洗、存储与分析全流程。
3.负责数据质量、成本、安全等各方向数据治理工作。
4.构建高可用、可扩展的数据处理系统，优化数据模型与计算性能，提升数据服务效率。
5.负责数据Agent落地、迭代，推动AI自动化运维、端到端需求交付。
6.与产品、算法、业务团队协作，深入理解骑行场景需求，输出高质量的数据解决方案。
负责搭建并管理面向多模态视频领域大模型的全链路数据体系，包括数据评测、加工、合成与标注。作为模型算法团队与数据采集团队的核心桥梁，确保高质量、多样化数据供给。主要工作包括以下：
1. 评测体系构建：主导多模态视频领域大模型的评测标准制定，建立涵盖理解、生成、对齐、安全四大维度的评估框架，设计人工评测与自动评测相结合的混合评估方案，搭建评测数据集、生产管线，建立与SOTA模型（GPT-4V、Claude、Gemini等）的对比评测机制，输出专业评测报告。
2. 数据链路架构：构建大规模多模态训练数据的全生命周期处理链路：采集→清洗→去重→质量筛选→格式标准化→安全过滤，搭建数据质量监控体系，建立数据价值评估模型，确保高信息密度数据的持续供给；
3. 标注规范与质量体系：制定细粒度多模态标注规范：图像详细描述、视频时序标注、跨模态对齐、复杂推理链标注等；建立分层质检机制：机器预检→人工抽检→专家终审，确保标注的质量；设计标注人员培训体系与能力认证标准，搭建领域专家标注团队。
岗位职责：
1.使用各类数据挖掘技术及机器学习算法以及大模型等前沿技术，基于海量多模态行为数据，构建完整的用户画像与兴趣建模体系，精准刻画用户行为。
2.结合对业务理解，深入挖掘数据价值，将业务问题转化为可建模的算法问题并推动在业务场景下应用，拿到业务结果。
3.深入思考产品业务价值，参与制定及落实团队在技术、业务等多维度发展方向。
4.深入理解食杂零售餐饮供应链业务逻辑和运营模式，与业务、产品、工程、数据等团队紧密协同，完成从业务问题到算法问题的抽象与定义，设计指标体系，进行算法技术选型和方案设计实现，推动落地应用。
1.负责元宝业务数据分析，洞察业务机会，发现业务问题，为产品迭代提供决策依据；
2.负责用户增长相关数据科学工作，通过ab实验、因果推断等方法，构建科学严谨的评估体系，对业务收益进行评估，并提出优化建议，推动策略优化带来业务增长；
3.负责元宝业务的指标体系搭建，包括数据链路建设，基础数据维护，数据报表构建；
4.探索统计、机器学习、因果推断等方法论，并推动相关方法在业务落地，产生业务影响力；
5.持续产出行业洞察，跟踪分析竞争对手、行业趋势等，形成商业分析并洞察其中的机会；
6.有大型互联网公司AI产品策略分析，驱动策略迭代效果提升经验的候选人优先。
数据分析分为市场数据分析岗、财产险理赔数据分析、车险理赔数据分析。
1、市场数据分析岗：
（1）开展市场研究、动态预测等，协助拟定产品策略，明确产品开发方向；
（2）根据公司发展方向及产品策略，收集、整理产品信息，为业务开展、产品开发等工作提供信息支持；
（3）拟定公司产品管理制度，完善产品管理流程，管理和维护产品数据信息；
（4）根据公司产品管理和业务部门的业务需求，规划数据开发与应用的短期及中长期目标；
（5）对收集的数据进行分析，与团队一起完成数据分析报告及定向分析报告，对团队数据统计分析工作给予支持配合；
（6）提升团队伙伴数据应用能力，组织技术知识学习，工具应用培训等。
2、财产险理赔数据分析岗：
（1）梳理业务风险点，通过数据识别，对保险产品事前、事中、事后风险进行监控和处置；
（2）了解理赔流程及作业管控要点，建立作业行为数据监控，为作业管理提供数据抓手；
（3）挖掘产品特征，健全理赔场景差异化数据埋点，为产品精细化经营做数据沉淀；
（4）定期进行统计分析，出具各产品理赔经营、作业分析报告。
3、车险理赔数据分析岗：
（1）负责车险理赔考核、评价指标体系规划设置；
（2）负责车险理赔数据、报表系统升级优化；
（3）负责推动理赔数据自动化专项；
（4）负责理赔指标监控、异常洞察、原因分析并撰写相关报告；
（5）负责部门、各专业条线、服务中心数据支持；
1、前沿3D重建大模型的研发和优化，包括模型设计、训练与调优等工作；
2、根据项目需求，实现3D重建大模型在自动驾驶场景的落地；
3、跟踪深度学习3D视觉领域的最新研究成果，协同团队进行技术选型和创新；
1. Assist to develop the regional annual sales plan. Undertake personal annual sales goals and formulate action plans.
2. Responsible for business development in Europe. Identify business opportunities and recognize the reliability and maturity of business opportunities.
3. Coordinate with Commercial, Technical, Wind Resources, Procurement, and Construction departments to prepare customer-oriented value-based solutions, proposals, and pricing.
4. Organize solution and proposal clarification meetings with customers and regularly follow up on customer feedback and progress.
5. Manage the project's progress and adjust the negotiation strategy at the right time during negotiation process. Ensure to efficiently close sales transactions, including passage through various gate stages of the sales process.
