泸州数据研发工程师
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
¥12900
中位数 ¥14500 ｜ 区间 ¥11200 - ¥14600
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 8-15k
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
4月新增岗位
7
对比上月：岗位减少1
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 | 50% |
| 5-10年 | 3 | 50% |
热招职位
高中信息技术教师5-6K/月
到岗时间： 2026-08-20
岗位详情：
拥护中国共产党的领导，热爱教育事业，专业素养深厚，有强烈的上进愿望和开拓创新精神；身体健康，具有健全的人格；遵纪守法，具有良好的思想品德和职业道德；认同高中教育理念，服从学校工作安排，有较强事业心和责任感，较好沟通和组织协调能力，对工作充满热情。基本要求如下。
1.大学本科及以上学历，计算机科学与技术、信息技术等相关专业；具有高中教师资格证。
2.具备扎实的信息技术专业知识，熟悉计算机硬件、软件及网络维护；
3.具备良好的教学能力和沟通能力，同时能够胜任高中通用（信息）技术课程的教学工作；
4.有相关教学经验者优先考虑。
监理员4-6K/月
1、土建、安装或工程相关类专业。
2、中专以上学历，有相应岗位所需的资格证书者优先，身体健康，能适应现场工作需要；
3、吃苦耐劳，诚实可信，工作认真负责，有团队合作精神，良好的敬业精神和职业道德
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。
数据技术及产品部-AI 数据研发工程师-数据公共层建设/数据语义层建设
1、主导面向Agent的新型数据语义层架构设计与落地，推动数据资产从数据表向智能体可理解、可调用、可推理的消费模式演进；
2、负责端到端数据建模设计与开发交付，基于流批一体架构（Flink + Spark + Paimon）实现业务模型的统一构建与服务；
3、负责数据质量治理与链路稳定性保障，建立覆盖全链路的监控告警、血缘追踪，确保关键数据任务满足SLA要求；
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
大数据开发及应用工程师（后端）12k-18k/月
1、负责海外/国内客户侧-站车泵一体化系统（智慧砼领）的后端代码开发、应用及运维迭代；
2、负责海外服务助手系统的语义识别算法、模型的后端代码开发迭代，功能升级开发；
3、负责混凝土机械设备核心性能评价模型、智能调度模型等的后端代码开发实现；
4、负责智慧砼领客户侧私有化部署、客户硬件调试以及各项功能的问题修复；
5、负责服务助手、智慧砼领相关应用功能向泵车、搅拌车等车载终端（显示屏、遥控器等）的移植开发；
6、负责服务助手与图册查询互联互通、知识查询优化的开发工作。
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。
1. 负责标注平台指标体系的设计与开发，构建完善的指标计算、存储和查询体系，支撑业务数据分析和决策；
2. 负责海量数据的数据治理、资产统计和数据生命周期管理，建立数据资产目录，实现数据的规范化管理和全生命周期跟踪；
3. 负责数据闭环的运营BI看板和统一数仓建设，设计数据模型和ETL流程，构建面向业务的数据分析平台，支撑数据驱动的运营决策；
4. 负责数据漏斗和全链路SLA监控系统的建设，跟踪数据上传延迟、处理吞吐量、标注效率等核心指标，实现异常实时告警和根因定位，保障数据流转链路的高可用性和稳定性。
部门介绍基础研发平台是美团的核心技术平台，立足于“零售+科技”的战略定位，通过打造人工智能、大数据、云计算、安全等核心技术能力，以及研发效能平台、企业应用平台等公共服务，为业务提供稳定安全、扩展易用、技术领先的平台技术和产品服务。在这里，我们会参与到最前沿的技术研发和探索；能够接触超规模集群、海量数据，挑战高复杂业务场景，有机会与业界一流的工程师一起并肩前行。在这里，我们有超强的技术氛围，持续向社区贡献业界实践，加速行业技术发展；我们有完善的互联网学习生态圈，重视底层逻辑和方法论，助力职业生涯的非线性成长。真诚地邀请你，和我们一起驱动技术发展，创造行业价值。
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。
数据开发工程师17-25K/月
岗位职责：
1. 数据架构设计
- 负责数据湖（数据仓库）的整体数据架构设计，包括数据模型、数据流和存储解决方案。
- 确保数据架构能够支持大规模数据处理、数据分析和报告需求。
2. 数据治理标准梳理
- 制定和梳理数据治理相关标准，包括数据质量、数据安全、数据分类和数据生命周期管理。
- 定义数据治理流程和操作指南，确保数据湖（仓）的标准化运作。
3. 数据质量管理
- 实施数据质量评估，监控和提升数据湖（仓）中的数据质量。
- 设计和执行数据清洗、去重和标准化流程。
4. 数据安全和合规性
- 制定数据安全策略，包括访问控制、数据加密和审计日志。
- 确保数据湖（仓）符合国家和行业的数据保护法规。
5. 元数据管理
- 建立和维护元数据，确保数据的可追溯性和透明度。
- 管理元数据标准，支持数据发现和数据资产管理。
6. 技术选型和实施
- 评估和选择适合数据湖（仓）的技术平台和工具。
- 实施和优化数据湖（仓）的技术基础设施。
7. 项目管理和协调
- 管理数据湖（仓）相关项目，确保按时按质完成。
- 协调跨部门资源，推动数据治理项目的实施。
任职要求：
1. 计算机科学、信息管理、数据科学或相关领域的本科及以上学历。
2. 至少5年以上在大数据环境下的数据工程或数据治理工作经验；具有大型企业数据湖（数据仓库）项目的设计和实施经验；有成功的数据治理框架搭建和优化的实际案例。
3. 精通大数据技术栈，如Hadoop、Spark、Kafka等，精通SQL和至少一种编程语言（如Python、Scala）。
4. 熟练使用数据治理工具，如Apache Atlas、Collibra、Informatica等。
5. 对云服务平台（如AWS、Azure、Google Cloud）和数据湖（仓）解决方案有深入了解。
6. 具备出色的数据架构设计能力，能够处理复杂的数据模型和流程。
7. 对数据质量管理体系有深入理解，能够制定和实施有效的数据质量提升策略。
8. 具备良好的沟通技巧，能够与业务和技术团队有效沟通；良好的逻辑思维和分析能力，能够从海量数据中提炼有价值的信息。
9. 。
10. 熟悉行业实践和标准（如DAMA、DMBOK）。
11. 能够适应快节奏的工作环境，具备较强的抗压能力。
岗位职责：
1. 数据架构设计
- 负责数据湖（数据仓库）的整体数据架构设计，包括数据模型、数据流和存储解决方案。
- 确保数据架构能够支持大规模数据处理、数据分析和报告需求。
2. 数据治理标准梳理
- 制定和梳理数据治理相关标准，包括数据质量、数据安全、数据分类和数据生命周期管理。
- 定义数据治理流程和操作指南，确保数据湖（仓）的标准化运作。
3. 数据质量管理
- 实施数据质量评估，监控和提升数据湖（仓）中的数据质量。
- 设计和执行数据清洗、去重和标准化流程。
4. 数据安全和合规性
- 制定数据安全策略，包括访问控制、数据加密和审计日志。
- 确保数据湖（仓）符合国家和行业的数据保护法规。
5. 元数据管理
- 建立和维护元数据，确保数据的可追溯性和透明度。
- 管理元数据标准，支持数据发现和数据资产管理。
6. 技术选型和实施
- 评估和选择适合数据湖（仓）的技术平台和工具。
- 实施和优化数据湖（仓）的技术基础设施。
7. 项目管理和协调
- 管理数据湖（仓）相关项目，确保按时按质完成。
- 协调跨部门资源，推动数据治理项目的实施。
任职要求：
1. 计算机科学、信息管理、数据科学或相关领域的本科及以上学历。
2. 至少5年以上在大数据环境下的数据工程或数据治理工作经验；具有大型企业数据湖（数据仓库）项目的设计和实施经验；有成功的数据治理框架搭建和优化的实际案例。
3. 精通大数据技术栈，如Hadoop、Spark、Kafka等，精通SQL和至少一种编程语言（如Python、Scala）。
4. 熟练使用数据治理工具，如Apache Atlas、Collibra、Informatica等。
5. 对云服务平台（如AWS、Azure、Google Cloud）和数据湖（仓）解决方案有深入了解。
6. 具备出色的数据架构设计能力，能够处理复杂的数据模型和流程。
7. 对数据质量管理体系有深入理解，能够制定和实施有效的数据质量提升策略。
8. 具备良好的沟通技巧，能够与业务和技术团队有效沟通；良好的逻辑思维和分析能力，能够从海量数据中提炼有价值的信息。
9. 。
10. 熟悉行业实践和标准（如DAMA、DMBOK）。
11. 能够适应快节奏的工作环境，具备较强的抗压能力。