北京MySQL DBA
MySQL DBA，也就是MySQL数据库管理员，负责管理和维护公司的MySQL数据库系统。他们负责数据库的安装、配置和优化，以确保系统的性能和稳定性。MySQL DBA负责监控数据库的运行情况，诊断和解决数据库相关的问题，同时制定备份和恢复策略，确保数据的安全性和可用性。此外，他们还负责设计和优化数据库结构，为开发人员提供支持和性能调优建议。MySQL DBA需要密切与开发团队、网络管理员和系统管理员合作，以确保数据库系统能够满足业务需求并达到预期的性能指标。综合来看，MySQL DBA在维护和优化数据库系统方面扮演着关键角色。
薪酬概览
平均月薪
¥23500
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥18000 - ¥29000
数据来源：样本数量过少，仅供参考；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
60% 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
8月新增岗位
19
对比上月：岗位新增15
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 | 3 | 20% |
| 1-3年 | 3 | 20% |
| 3-5年 | 3 | 20% |
| 5-10年 | 3 | 20% |
| 不限经验 | 3 | 20% |
热招职位
岗位职责
负责自动驾驶运营数据分析，围绕 Routing、Dispatch、PUDO 等业务建立核心指标体系。
建设业务监控 Dashboard，持续发现影响用户体验和运营效率的问题。
对运营数据进行分析，定位问题根因，输出可执行的优化建议。
与产品、研发、算法团队合作，设计实验方案，评估策略效果。
建设数据分析工具和自动化报表，提高业务分析效率。
任职要求
1,基本要求
本科及以上学历，统计学、数学、计算机、数据科学等相关专业。
熟练使用 SQL，能够独立完成复杂数据分析。
熟悉 Python（Pandas、NumPy 等）进行数据处理。
具有较强的数据敏感度和逻辑分析能力。
2,加分项
熟悉 ClickHouse、Spark、Hive 等大数据分析工具。
熟悉实验设计（A/B Test）、统计分析方法。
熟悉 Tableau、Power BI、Superset 等可视化工具。
有机器学习、预测建模或优化算法项目经验。
岗位内容：
负责大数据平台基础组件的开发，负责大数据ETLs、pipelines开发和维护，持续优化大数据平台的计算和存储效率。职责：定制开发分布式计算引擎，持续优化 IO和运算的性能构建pipeline用来改进数据处理的效率开发大数据平台管理工具, 构建大数据平台产品设计和开发基于k8s的微服务架构
要求：
具备较强的分析和解决问题的能力，掌握在linux生产环境下的调试和性能分析技术熟悉基本的数据结构和通用的算法，熟悉常见的设计模式良好的编程习惯，遵守代码规范，测试驱动开发
1、结合业务数据、行业数据、人群数据等进行建模数据分析和数据挖掘，设计实现相应算法，能够衡量、预判并评估产品痛点、人群分布、特性趋势变化等;
2、对用户场景与用户行为进行分析，构建不同人群的行为模型，进行差异化分析，给产品改进提供输入，以提高终端产品质量和用户体验;
3、研究人工智能算法和前沿理论，构建并持续完善大数据能力。
1、分析营销订单配置需求，形成交付配置方案。
2、搭建、维护、校验、发布订单项目BOM，且保证数据的准确性。
3、根据公司变更决策结论，执行订单项目BOM变更，且确保切换的准确性。
4、制定/优化配置和BOM管理流程、规范、操作手册。
1、医疗护理背景，协助跟进项目进度并推动落地、实施和目标达成；
2、收集客户反馈意见和反馈信息，对客户咨询量、转化率等进行分析与统计；
3、擅长数据分析，能利用数据对日常业务提供决策依据，以周/月/季/年度定期形成分析报告，提出工作改善建议；
4、针对客户需求、画像与业务关联进行挖掘分析，支持营销、服务和产品策略。
1、负责测绘内业数据处理和制作；
2、爱岗敬业、能吃苦耐劳，有较强的学习能力与接受能力；
3、做好本岗位的测绘成果归档和档案保密工作；
1、机器人动作数据质量筛查：在已有基础筛查流程上，引入运动学维度的质量评估，包括关节速度/加速度异常检测、动作轨迹平滑度分析、连续性异常识别等，过滤低质量动作数据。
2、数据自动化标注：开发更细粒度的自动标注算法，如动作阶段切分、关键帧提取、失败原因归因等。
3、数据工具建设：参与数据处理脚本和可视化/评估工具的开发，支撑团队持续迭代数据质量策略。
1、参与制定销售策略，基于业务目标及策略方向，借助AI工具搭建月度/周度经营监控体系，结合AI异常检测功能自动识别业务异动，有效的监控业务异常及机会点的识别，并能够结构化沉淀出周、月报；
2、了解大客户销售作业模式，建立销售过程管理评估体系，有效对过程进度进行监控及分析识别优化空间，及时给予销售策略及销售过程管理给予迭代建议；
3、了解品牌经营模式，能够理解品牌经营逻辑，搭建品牌下的分层分类体系，更好的洞察识别行业及品类机会。
（1）负责集团数据治理项目的整体规划与实施管理，制定数据治理战略与路线图；
（2）建立数据标准体系、数据质量管理体系与数据安全体系；
（3）协调各业务部门推进数据治理工作，确保项目目标达成；
（4）制定数据资产价值评估模型，推动数据资产化管理；
（5）建立数据治理长效机制，培养数据治理专业团队。
• 收集、分析、监测市场业绩等基础数据，为洞察最佳案例提供线索和数据支持；
• 综合分析案例数据，挖掘最佳及不佳案例的核心指标，并为选取最佳案例提供参考依据；
• 持续追踪案例相关营销人员的业务与行为数据，提炼总结业务洞察，优化工作流
• 参与部门制定活动计划及方案，包括活动文案的策划，创意，撰写；活动预算、执行，跟踪，总结。
1、负责公司实验科学能力设计与建设工作，包括沉淀公司核心实验场景和实验方法论，建立实验流量资源协同管理及实验流程管理机制，打造公司整体实验科学管理体系；
2、参与实验平台建设，将实验方法论、实验科学管理机制通过平台化方式向业务方赋能，保障实验体系运行顺利，提高实验执行效率；
3、负责具体业务模块的实验设计、评估与分析工作，为业务提供科学可靠的实验结论及优化建议；
4、负责负责或不可实验场景下重要项目、策略的效果复盘分析与方法论建设工作，完善对应场景的科学评估能力。