北京数据研发工程师
数据研发工程师是负责开发、测试和维护数据系统和平台的专业人士。他们需要有丰富的编程技能，包括Python、Java、SQL等，以便处理大规模数据集，并且有能力设计和构建数据处理流程。此外，数据研发工程师也需要深入了解数据存储和数据管理系统，能够进行数据模型设计和优化。在工作中，他们还需要与数据科学家和业务团队合作，理解业务需求，制定数据处理方案，并提供技术支持。数据研发工程师需要跟踪最新的数据技术趋势，不断学习和改进自己的技能，以满足不断变化的数据需求。总之，数据研发工程师在数据驱动的时代，是企业中非常重要的角色，能够帮助企业有效地管理和利用数据资源。
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。
职位描述:
1、负责海外游戏全链路数据分析工作，围绕用户行为、留存转化、版本活动搭建并迭代业务数据模型，标准化数据平台需求，搭建完整指标体系用于评估业务整体运营情况；常态化监控核心数据，对数据波动进行追踪与合理归因。
2、挖掘、探索用户行为数据，提炼用户行为特征规律，以此支撑业务策略迭代；完成游戏多维度数据提取拆解，结合业务周期输出专业分析报告。
3、深度体验游戏产品，把握海外用户偏好与行为特点，通过数据分析定位产品短板与潜在运营风险，输出可落地优化方案。
任职要求:
1、数学、统计学、数据科学等相关专业，3 年及以上海外二次元游戏数据分析从业经验；
2、熟练使用 Excel、SQL 及主流数据分析工具，掌握 Python 等编程语言，了解各类常用分析模型与算法；
3、具备优秀数据敏感度与逻辑思维，擅长挖掘复杂数据关联，拥有成熟的数据价值落地方法论。
4、深入了解市场上的主要二游.
职位描述:
1、负责海外游戏全链路数据分析工作，围绕用户行为、留存转化、版本活动搭建并迭代业务数据模型，标准化数据平台需求，搭建完整指标体系用于评估业务整体运营情况；常态化监控核心数据，对数据波动进行追踪与合理归因。
2、挖掘、探索用户行为数据，提炼用户行为特征规律，以此支撑业务策略迭代；完成游戏多维度数据提取拆解，结合业务周期输出专业分析报告。
3、深度体验游戏产品，把握海外用户偏好与行为特点，通过数据分析定位产品短板与潜在运营风险，输出可落地优化方案。
任职要求:
1、数学、统计学、数据科学等相关专业，3 年及以上海外二次元游戏数据分析从业经验；
2、熟练使用 Excel、SQL 及主流数据分析工具，掌握 Python 等编程语言，了解各类常用分析模型与算法；
3、具备优秀数据敏感度与逻辑思维，擅长挖掘复杂数据关联，拥有成熟的数据价值落地方法论。
4、深入了解市场上的主要二游.
岗位职责：
1. 监控游戏运营状况，设计、制作、维护数据看板。
2. 洞察数据增长，归纳增长来源；对数据的异动分析原因，推动并监督问题的解决。
3. 设计AB实验方案，验证实验效果。
4. 结合专业知识和业务需求对玩家分群，设计个性化策略并跟踪表现。
5. 挖掘玩家行为特征，建立用户画像，产出分析报告。
6. 对关键指标建立预测模型。
任职资格：
1. 本科以上学历；统计学、数学、金融等相关专业。
2. 3年以上游戏行业数据分析经验，且做过SLG或出海休闲游戏或者二次元手游数分。
3. 优秀的沟通能力、部门协作以及团队协调能力。
4. 熟练使用 SQL、EXCEL；熟悉 Tableau、Power BI 等可视化工具中的一种。
5. 熟练使用 python 训练分类、聚类模型；熟悉 xgboost、 lightgbm 等集成学习模型者优先。
6. 对计量经济学、行为经济学有深入了解者优先。
岗位职责：
1. 监控游戏运营状况，设计、制作、维护数据看板。
2. 洞察数据增长，归纳增长来源；对数据的异动分析原因，推动并监督问题的解决。
3. 设计AB实验方案，验证实验效果。
4. 结合专业知识和业务需求对玩家分群，设计个性化策略并跟踪表现。
5. 挖掘玩家行为特征，建立用户画像，产出分析报告。
6. 对关键指标建立预测模型。
任职资格：
1. 本科以上学历；统计学、数学、金融等相关专业。
2. 3年以上游戏行业数据分析经验，且做过SLG或出海休闲游戏或者二次元手游数分。
3. 优秀的沟通能力、部门协作以及团队协调能力。
4. 熟练使用 SQL、EXCEL；熟悉 Tableau、Power BI 等可视化工具中的一种。
5. 熟练使用 python 训练分类、聚类模型；熟悉 xgboost、 lightgbm 等集成学习模型者优先。
6. 对计量经济学、行为经济学有深入了解者优先。
对自动驾驶数据闭环系统的数据挖掘及分析，包括
1. 基于自动驾驶大数据处理平台（例如Hadoop/Spark），利用数据挖掘、机器学习等相关算法，解决自动驾驶业务需求，为自动驾驶评测、功能迭代，运营决策提供数据分析依据
2. 与产品、系统等团队配合，分析和挖掘自动驾驶功能的体验痛点、表征原因、内在规律等，例如自动驾驶功能潜在风险与事故的数据分析与规律等
3. 负责自动驾驶领域的数据探索，从场景，评价，用户，运营等多个维度挖掘数据价值，发现数据和业务背后规律，应用于产品研发、用户运营、商业等各种领域
4、独立使用flask+vue+python（pandas、numpy、matplot、pyechart等）搭建数据中心的产品质量评估系统,完成多源数据融合分析、自动化评估、大数据分析统计、可视化展示等任务。
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.为泛互联网行业客户提供技术咨询服务，开拓和服务泛互联网客户群体，为客户提供技术咨询/PoC验证等技术支持服务，维系客户及支持客户的持续高速发展，协同商务团队数字目标达成；
2.深入理解互联网业务对云计算的需求，分析其快速发展过程中，所遇到的挑战和未来的方向；
3.针对客户业务场景，为客户规划基于腾讯云的云架构方案，并规划出可行的、包含应用迁移和数据迁移的上云落地方案；
4.在持续服务中挖掘和获得客户在腾讯云上的新增长点，组织产品和服务方案，和产研及相关支持团队紧密协作，逐个落地方案；
5.负责上云案例和技术方案的更新维护以及相关的布道工作。
【27届校招】大模型算法工程师（海外VLA / World Model 方向）
1、计算机科学、人工智能、电子工程、自动化等相关专业硕士 / 博士学历。
2、具备扎实的深度学习与生成式模型基础：熟悉 Diffusion / Flow Matching / 自回归视频生成 / VAE 及视觉 tokenizer 等主流生成式架构，掌握大模型训练范式（预训练、SFT、RLHF / 对齐等）。
3、熟练使用 PyTorch 等主流深度学习框架，有大规模多机多卡分布式训练（FSDP / DeepSpeed / Megatron 等）实践经验。
4、具备较强的编程能力，熟练掌握 Python、C++；具备良好的数学基础（线性代数、概率论、统计学）。
5、对自动驾驶与前沿生成式技术有浓厚兴趣和持续热情，具备良好的团队合作与沟通能力，能承受一定的工作压力。
6、加分项
（1）在 World Model、视频生成、VLA、端到端自动驾驶、扩散 / 生成模型等方向有顶会论文（CVPR / ICCV / ECCV / NeurIPS / ICLR / CoRL 等）或有影响力的开源工作；
（2）熟悉 GAIA、Vista、Cosmos、GenAD 等驾驶世界模型相关工作，或有世界模型 / 生成式仿真的量产落地经验；
（3）有海外自动驾驶项目、海外数据处理或海外生活学习经验，具备良好的英文读写与沟通能力。