沈阳大数据开发
大数据开发是指利用各种技术和工具来处理和分析大规模的数据集。大数据开发人员需要具备丰富的编程技能和对数据处理技术的深入了解。他们通常会使用编程语言如Java、Python或Scala，以及大数据处理框架和工具如Hadoop、Spark、Kafka等来处理和分析大规模数据。他们需要设计和开发数据处理流程，实现数据的提取、转换、加载（ETL），以及开发数据分析和计算的算法和模型。此外，大数据开发人员也需要与数据科学家和业务团队合作，理解业务需求并开发相应的数据处理解决方案。要成为一名优秀的大数据开发人员，需要对数据处理技术有深入的了解，具备良好的编程能力和解决问题的能力。
薪酬概览
平均月薪
¥7800
中位数 ¥8000 ｜ 区间 ¥6500 - ¥9000
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 0-8k
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
11月新增岗位
6
对比上月：岗位减少6
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 |
|---|---|---|
| 不限经验 | 6 | 100% |
热招职位
1、负责智能座舱测试用例设计：负责智能座舱领域的测试用例设计；负责组织智能座舱领域的测试用例评审
2、负责智能座舱测试用例执行：负责智能座舱测试台架的搭建，试验用车的整备；负责智能座舱测试用例执行、缺陷提交和验证；负责智能座舱测试报告编写，测试活动总结
3、负责智能座舱测试问题沟通：与相关部门进行技术沟通，验证测试问题
4、负责控制软件测试进度：负责测试计划编写，合理安排各项测试任务；保持组内高效沟通，及时反馈测试问题，管理及汇报
5、负责测试管理职责：能够挖掘团队中存在的效率和质量提升的地方并使用有效的方式推动解决
1、负责智能座舱测试用例设计：负责智能座舱领域的测试用例设计；负责组织智能座舱领域的测试用例评审
2、负责智能座舱测试用例执行：负责智能座舱测试台架的搭建，试验用车的整备；负责智能座舱测试用例执行、缺陷提交和验证；负责智能座舱测试报告编写，测试活动总结
3、负责智能座舱测试问题沟通：与相关部门进行技术沟通，验证测试问题
1、参与数字座舱应用软件的设计与开发，确保软件功能的实现与优化
2、与团队成员紧密合作，进行代码审查、测试等工作，保证软件质量
3、对软件运行过程中出现的问题进行排查与解决，保障软件的稳定运行
4、配合其他部门，完成数字座舱相关项目的整体推进
1、负责公司现有DCS系统与集团公司数智化部的提升改造对接工作。
2、负责新建项目仪表专业的技术方案编制、系统建设对接工作。
3、负责设计院、课题组、供应商之间的技术衔接、把控工作。
4、负责公司自动控制系统的运行、变更、升级管理工作。
1、负责解决数字座舱应用软件研发中的复杂技术问题，推动技术创新，提升软件性能和用户体验。
2、参与数字座舱软件系统的架构设计和详细设计，负责关键模块和核心功能的开发与实现。
3、严格把控软件质量，对代码进行审查和测试，持续优化软件，确保其稳定性、可靠性和安全性。
4、为初级工程师提供技术指导和培训，与跨部门团队紧密协作，保障项目的顺利进行。
5、跟踪行业技术发展趋势，进行相关技术研究和预研工作，为产品的技术发展提供建议和规划。
1、负责数字座舱应用软件的详细设计与代码开发工作，确保软件功能符合产品需求和设计规范
2、运用专业知识和经验，解决开发过程中遇到的技术难题，提升软件性能和稳定性
3、对自己及团队成员的代码进行审查，遵循代码规范和质量标准，保证软件代码的质量和可维护性
4、关注行业技术动态，引入新的技术和方法，对现有软件进行优化和改进，提升用户体验。
5、与团队成员紧密合作，参与项目的各个环节，为初级工程师提供技术指导和支持
6、在软件测试和上线后，快速定位并解决出现的问题，保障软件的正常运
1、负责座舱软硬件项目计划制定：在座舱总监/资深经理指导下，基于座舱硬件二级计划细化三级计划，覆盖硬件体验、系统设、硬件工程各职能任务；在座舱总监/资深经理指导下，基于座舱软件二级计划，制定迭代+敏捷的开发计划，覆盖产品、设计、研发、测试各职能任务
2、负责座舱软硬件项目进度管理：在座舱总监/资深经理指导下，根据项目计划及实际执行情况，监控项目进度，动态调整项目资源，以确保项目按时按质完成
3、负责座舱软硬件项目风险管理：在座舱总监/资深经理指导下，持续识别及评估项目风险，及时上升决策，制定相应的应对措施，降低风险对项目的影响
4、负责座舱软件项目预算管理：在座舱总监/资深经理指导下，制定项目预算计划，包括人力、物力、财力，确保项目实施过程中的成本支出符合预算要求
5、持续过程改进：在座舱总监/资深经理指导下，针对项目关键节点复盘，分析问题、解决问题，不断完善流程并推进流程落地
1.收集和掌握国外电力项目情况，开展市场调研分析并建立项目信息台账
2.负责区域全产业链产品、服务及产品集成的海外市场开拓
3.落实和完成所辖区域货款的催收工作，开发潜在的可提前回款资源，保证公司现金流正常运转
4.依据代理协议内容管理代理的工作
5.建立日常管理及业务台账，将基础管理扎实做好
6.根据国家安全生产法、公司安全管理制度以及本岗位安全责任制规定的职责，学习掌握所涉及职责范围内的安全知识、技能并在履职过程中负主体责任
1. 主要对生鲜、速食熟食、标品类等到货进行验收抽检、识别商品质量问题，对合作商进行前置检查识别商品货源、加工、运输等方面的问题，对以上问题推动改善解决。
2. 执行日常巡检、抽检及问题商品处理，及时反馈并推动供应商改进。
3. 协助制定并优化生鲜品控流程，提升品控效率与准确性。
4. 收集并分析品控数据，输出质量报告并提出改进建议。
5. 协同采购、仓储及物流团队，确保生鲜商品从源头到终端的质量稳定性。
1、协助区域开展销售工作，实战销售一线业务；
2、协助区域开展消费者营销工作；
3、多维度分析区域销售数据，协助上级制定销售策略；
4、负责校园相关项目推广工作。该岗位设置实习期，实习期通过后可转正。
1、充分了解市场状态，及时向上级主管反映竞品信息及市场动态、提出合理化建议；
2、通过商业协助进行市场销售，提高市场的覆盖率、占有率和销售量；
3、跟进所负责商业的生意规划、谈判及后期执行，定期与商业进行生意回顾及机会点分析；
4、负责商控客户的年度协议谈判及签订；
5、管理并优化负责区域内商业客户结构，保证客户正常备货及合理库存；
6、按照公司要求及时收集反馈公司所需流向，按要求进行渠道品牌管控；
7、执行落实将药品召回/追回信息向购货单位传递以及办理相关退货手续；
8、落实执行区域费用管理要求；
9、落实事业部合规相关要求及在本区域的执行；
10、完成上级领导交办的其他工作。
1、数据ETL
• 基于业务需求进行数据可用性调研和可行性分析
• 从各种来源中收集数据，并进行数据清洗、转换和存储
• 为业务方数据产品提供可规模化复制、稳定、高质量、高效的数据资产
2、数据分析与建模
• 通过数据探索和分析，发现数据特征、潜在规律及关联性
• 开发数据工具和算法，设计端到端的数据流架构，建立数据模型，并基于业务反馈进行模型评估和优化
3、数据可视化
• 将数据分析结果以可视化的形式展示出来，并根据需求制作数据报告
4、数据工程实现
• 提供数据采集、融合、加工处理、多源大规模数据流等场景的研发和工程实现
• 为算法、数据应用、业务提供持稳定、高质量、高效的数据基础设施、数据应用和数据资产
5、数据安全合规
• 负责数据安全合规与流通、数据质量、数据成本、个人隐私保护、数据治理、规范制定、元数据管理等数据管控工作
岗位职责：
1、数据架构与模型设计： 负责数据架构设计与规划，主导数据模型（如维度建模）的设计、评审与落地，制定相关开发规范。
2、数据开发与交付： 独立完成离线数仓（Hive/Spark）、实时数据流（Flink）及数据湖方案的开发与运维，保障数据资产的准确、稳定与及时交付。
3、数据链路与性能优化： 监控并优化大数据平台数据链路，主导数据任务与SQL的性能调优，解决数据倾斜、资源消耗过大等技术难题。
4、业务方案落地： 深入理解零售业务，能将业务需求转化为数据解决方案，具备跨部门沟通协调能力，推动数据项目成功落地。
任职要求：
1、学历与经验： 计算机、数学、统计学等相关专业本科及以上学历，10年以上数据仓库架构经验，有大型企业级数仓（零售/金融/电商）成功落地经验，主导完成至少3个大型数据模型的搭建与落地
2、技术能力： 精通SQL优化，熟悉Hadoop生态（Hive/Spark/HBase）并有集群调优经验；掌握MPP数据库（ClickHouse/Doris）及Flink实时计算框架，具备大数据链路优化能力。
3、业务理解与协作： 对业务有敏锐洞察力，能快速理解需求并转化为数据方案；具备良好的沟通和团队协作能力。
4、问题解决与学习能力： 具备较强的分析解决问题能力，能在复杂数据环境中定位并攻克技术难题；有持续学习与创新意识，能跟进大数据新技术趋势。
5、优先条件： 具备零售领域数仓建设经验者优先。
岗位职责：
1、数据架构与模型设计： 负责数据架构设计与规划，主导数据模型（如维度建模）的设计、评审与落地，制定相关开发规范。
2、数据开发与交付： 独立完成离线数仓（Hive/Spark）、实时数据流（Flink）及数据湖方案的开发与运维，保障数据资产的准确、稳定与及时交付。
3、数据链路与性能优化： 监控并优化大数据平台数据链路，主导数据任务与SQL的性能调优，解决数据倾斜、资源消耗过大等技术难题。
4、业务方案落地： 深入理解零售业务，能将业务需求转化为数据解决方案，具备跨部门沟通协调能力，推动数据项目成功落地。
任职要求：
1、学历与经验： 计算机、数学、统计学等相关专业本科及以上学历，10年以上数据仓库架构经验，有大型企业级数仓（零售/金融/电商）成功落地经验，主导完成至少3个大型数据模型的搭建与落地
2、技术能力： 精通SQL优化，熟悉Hadoop生态（Hive/Spark/HBase）并有集群调优经验；掌握MPP数据库（ClickHouse/Doris）及Flink实时计算框架，具备大数据链路优化能力。
3、业务理解与协作： 对业务有敏锐洞察力，能快速理解需求并转化为数据方案；具备良好的沟通和团队协作能力。
4、问题解决与学习能力： 具备较强的分析解决问题能力，能在复杂数据环境中定位并攻克技术难题；有持续学习与创新意识，能跟进大数据新技术趋势。
5、优先条件： 具备零售领域数仓建设经验者优先。
