深圳数据中心工程师
数据中心工程师是负责设计、规划和维护数据中心基础设施的专业人员。他们需要对计算机网络、服务器、存储设备、虚拟化技术、机房环境等有深入的了解，以确保数据中心的高效、高可靠性运行。工程师需要参与数据中心的设计和布局，选择合适的硬件设备，进行容量规划，并确保数据中心的安全性、节能性和环境友好性。此外，他们还需要监控和维护数据中心设备，及时进行故障排除和维修，以确保服务的连续性和稳定性。数据中心工程师需要具有扎实的计算机和网络知识，良好的沟通能力和团队合作精神，能够适应高压、复杂的工作环境，是数据中心运营的重要人才。
薪酬概览
平均月薪
¥20900
中位数 ¥16000 ｜ 区间 ¥15500 - ¥26200
数据来源：谈职全网16份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
37.5% 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
14
对比上月：岗位减少12
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 | 66.7% |
| >10年 | 2 | 16.7% |
| 不限经验 | 2 | 16.7% |
热招职位
1、负责规划和建设集团数据流通管控体系，推动数据流通管控机制的落实，提升人工智能领域数据流程管控能力。
2、提升人工智能服务相关的数据集合规、数据训练合规、数据流通合规管控机制和技术平台的规划建设；
3、建设和推广数据合约管理机制，支持数据高效流通，满足集团各类数据服务开展的需求；
4、支持数据流通、合规管控解决方案的技术实现，推广可信数据流通管控，重点提升人工智能服务数据高效流通；
5、完成项目管理、项目计划制定、管理项目进度、管理项目沟通和汇报工作。
文远知行 (WeRide.ai) 正在寻找优秀的编程人才，致力于通过解决人工智能和机器人领域最具挑战性的问题来变革未来的出行方式。开发安全可靠的自动驾驶汽车，其核心在于对车辆性能有深入的、数据驱动的理解。Metrics 团队（指标团队）正在寻找一位优秀的数据工程师来构建衡量我们成功的基础系统。您将负责创建能将原始数据转化为关键洞察的基础设施，确保我们做出的每一个决策都有准确且可扩展的指标作为支持。
岗位描述
1. 研发自动驾驶系统安全性、舒适性等评价算法，保障系统可靠运行。
2. 理解业务需求，深入自动驾驶业务，梳理业务流程，设计数据链路与指标体系，量化自动驾驶能力。
3. 对自动驾驶测试数据进行汇总与分析，深挖数据变化原因，结合数据分析发现问题。
4. 负责数据可视化与报告自动化，让数据直观呈现，辅助决策。
5. 自动驾驶场景挖掘。从海量非结构化测试数据中，高效提取对自动驾驶提升有高价值的交通场景。
6. 自动驾驶能力评价Metrics。运用算法模型或规则，开发自动驾驶算法能力评价指标与自动化评价方法。
7. 建立自动驾驶行为评价的体系框架。
岗位要求
1. 专业要求：计算机，物理，软件，数学，信息工程，统计本科及以上学历
2. 编程能力：
1. 熟悉C++编程语言，具备扎实的编程基础和良好的代码规范意识2. 熟悉常用数据结构与算法，能够编写高效、稳定的代码3. 具备Linux/Unix环境开发经验，熟悉常用开发工具和调试技巧3. 数据分析能力
1. 具备大数据处理和分析能力，精通SQL、Python编程2. 能够从海量数据中发现规律，建立有效的评估模型4. 综合素质
1. 具备良好的沟通能力和团队协作精神2. 有强烈的责任心和自我驱动力，能够承受一定工作压力3. 善于多维度分析问题，有清晰的逻辑思维4. 热爱无人车领域，喜欢挑战，善于思考，逻辑清晰，有快速的学习和理解能力，富有责任心，良好的团队协作精神
加分项:
- 有ACM等竞赛亚洲区域赛以上的奖牌选手背景或者其他知名编程竞赛top10%，或顶会等发表过paper者优先
- 具备优秀的Metric设计与分析能力，能够快速解决复杂问题
- 熟悉机器学习、深度学习算法原理与应用场景
- 熟悉自动驾驶相关开源框架和仿真平台
1.负责文档数据处理的全链路工程实现，包括负责支持文档数据存储计算处理、解析、去重、质量筛选等数据处理环节；
2.有丰富的文档解析或大模型预训练数据处理经验、基于Agent的数据生产链路研发经验优先；
3.有多模态理解数据处理经验优先。
1、负责规划和建设集团数据流通管控体系，推动数据流通管控机制的落实，提升人工智能领域数据流程管控能力。
2、提升人工智能服务相关的数据集合规、数据训练合规、数据流通合规管控机制和技术平台的规划建设；
3、建设和推广数据合约管理机制，支持数据高效流通，满足集团各类数据服务开展的需求；
4、支持数据流通、合规管控解决方案的技术实现，推广可信数据流通管控，重点提升人工智能服务数据高效流通；
5、完成项目管理、项目计划制定、管理项目进度、管理项目沟通和汇报工作。
1、负责部门预算规划和管理，部门考核跟踪和反馈。
2、负责项目的管理组织，统筹项目的PMO管理工作，包括项目需求管理、项目计划制定、管理项目进度、管理项目沟通和汇报工作；
3、协调各部门工作，追踪并推动重点项目及事项的完成情况；并就进展、问题与项目组、领导层汇报沟通，跟踪问题解决；
4、支持部门日常管理工作，组织会召开，跟踪会议事项，编写会议汇报材料等工作。
1、计算机、人工智能、数学、统计、自动化等相关专业本科及以上学历；
2、熟练掌握 Python、Go、Java、C++ 中至少一门语言，具备扎实的工程实现能力；
3、熟悉 Elasticsearch、ClickHouse、Milvus、LanceDB、Faiss、Redis 等检索、分析或向量数据库系统中的一项或多项；
4、理解向量检索、特征索引、Embedding、召回排序、标签体系、样本管理等基础概念和工程实践；
5、有数据挖掘、样本库、特征平台、标签平台、搜索系统或推荐系统相关经验；
6、对多模态数据、具身智能、大模型数据闭环有兴趣，能主动理解算法研发场景并抽象为平台能力。
加分项
1、有自动驾驶、机器人、大模型训练数据平台或多模态检索项目经验；
2、熟悉视觉/视频/传感器数据处理，有时序数据对齐、片段切分、场景挖掘经验；
3、有 RAG、Agent、数据问答、智能分析工具建设经验。
核心工作：维护公司核心系统业务数据库库稳定，优化数据库查询效率，解决数据库日常问题及故障，提高数据库整体运行效率 主要职责： 1．数据库日常优化，数据库架构调优调整 2．数据库日常问题定位分析解决 3．支持日常运营所需数据统计分析 4．数据库容量评估，存储规划 5．数据库帐户权限管理、安全管理 6．数据库架构方案制定 7．内外审计应对
8. AI赋能数据库运维能力提升
1.负责公司MySQL、Redis、PG等数据库的运维管理工作。
2.负责对接业务开发部门，支持业务部门数据库需求评审、日常变更、问题排查等工作；
3.负责处理日常数据库报警，保障数据库的稳定运行；
4.负责数据库平台建设、切换演练、备份恢复能可靠性能力建设。
5.负责数据库行业新技术的研究和技术测试；
1.参与数据治理规划，制定详细的治理专项计划与实施方案，负责数据治理专项的整体推动；
2.负责制定数据治理相关政策、制度、流程的方案，并推进实施落地；
3.负责数据治理解决方案规划及实施，包括数据资产（数据目录、指标体系、标签体系等）、数据标准、数据质量、元数据管理、数据服务和数据安全等方面的工作；
4.参与监管数据的治理，提升数据报送质量；
5.参与公司数据平台建设，负责推动数据资产盘点、数据质量提升、数据标准落标、数据分类分级等项目工作；
6.完成领导交办的其他各项工作。
1、负责用户侧和产品侧的数据采集、整理与分析，建立完整的用户画像体系，深入挖掘用户特征、偏好及行为规律；
2、协助构建用户行为分析模型，通过漏斗分析、路径分析、留存率分析等方式，揭示用户触达、转化、流失的关键节点及其影响因素；
3、分析用户全生命周期（获取、激活、留存、召回、流失）的表现，挖掘用户增长潜力，优化用户运营策略；
4、支持产品迭代，评估新功能上线效果，设计用户增长与转化的核心KPI指标体系，输出分析报告。
1.运用主流前端框架（类库）快速实现业务开发，高效完成版本迭代；
2.参与前端工具库建设，并不断优化完善；
3.参与前端前沿技术的研究和可行性分析；
4.关注用户体验，持续改进产品（服务）的易用性；
1、数仓设计与开发：客用户画像体系数仓设计、开发、测试，包括数据分层、模型设计、ETL流程开发及性能优化，支撑实时/离线数据处理需求。
2、业务数据分析：支持画像、漏斗、行为等个人金融业务营销、风控、运营等领域的业务数据分析。
3、技术研究与创新落地：跟踪大数据技术及AI在金融领域的应用，推动数仓架构智能化升级；优化数据存储与计算效率。