深圳数据库研发工程师
数据库研发工程师是负责设计、开发和维护数据库系统的专业人员。他们通常负责创建和维护数据库架构、编写数据库查询语言（SQL）、优化数据库性能以及解决数据库相关的技术问题。数据库研发工程师需要具备扎实的数据库理论知识，熟练掌握各种数据库管理系统（如MySQL、Oracle、SQL Server等），并且对数据库性能优化、数据备份与恢复、安全性和可用性具有深入的了解。
薪酬概览
平均月薪
¥14300
中位数 ¥12500 ｜ 区间 ¥11500 - ¥17200
数据来源：谈职全网12份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
66.7% 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
3月新增岗位
28
对比上月：岗位新增20
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 | 18 | 69.2% |
| 1-3年 | 4 | 15.4% |
| 3-5年 | 4 | 15.4% |
热招职位
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.负责SSV相关产品数据分析工作，包括产品数据洞察，运营效果分析，数据分析工具建设等；
2.通过数据分析建立用户洞察，为产品迭代提供指引。提供产品策略的数据支撑；
3.协助建设产品数据体系，完善数据pipeline，定位产品关键问题，支撑ab实验。
1.负责公司大数据平台的数据采集、清洗、存储、建模与价值挖掘工作；
2.使用Hive、Spark等大数据工具进行海量数据的处理与分析，构建稳定高效的数据处理流程；
3.设计并开发数据仓库模型，优化ETL流程，保障数据的准确性与及时性；
4.与业务部门协作，深入理解业务需求，提供数据支持与分析报告，辅助决策；
5.参与数据治理、元数据管理及数据质量监控体系建设；
6.有医疗行业背景者，参与医疗健康相关数据的分析建模，支持保司赋能、健康管理等应用场景。
1、负责整体风险指标体系的管理与指标分析，定期出具风险组合报告；
2、负责整体风险策略系统或引擎的版本维护、功能开发等管理工作；
3、负责全面信贷数据分析工作，包括内部数据挖掘、外部数据引入及数据投产应用工作 ；
4、负责各项风险数据的运维、管理工作，及领导交办的其它工作。
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。
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
云架构平台部是腾讯规模最大的技术部门之一，为公司各业务提供存储、接入和计算服务。这里有海量的存储平台、世界级的CDN服务、先进的操作系统和视频编解码技术以及自研芯片，我们致力于用技术的力量持续赋能客户，帮助他们提升效率、降低成本。云架构平台部聚焦于规模、产品竞争力、平台能力，通过存储、接入、计算等重点领域的核心技术能力，有力支持和保障腾讯云、自研云等重点业务；同时，部门在各技术领域不断挑战和创造新的记录，视频编码器在MSU国际大赛中一再夺冠、自研芯片性能持续优化助力业务发展、TencentOS深度参与全链路国产化操作系统OpenCloudOS共建，发布自主可控发行版等，在公司内部多次获得代表最高荣誉的技术突破奖和研发奖。
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、全流程统筹：作为项目主责任人，主导智能手机、穿戴、音频、平板等产品的CMF工艺开发与量产全流程，对项目落地、成本、质量和时效负责；
2、工艺策略与创新：负责项目前期的可量产性评估，洞察行业趋势，主导创新工艺、新材料的研究与应用，制定工艺方案；
3、跨部门协同与问题解决：联动设计、研发、供应链及工厂等多部门，整合资源，主导解决量产过程中的重大工艺技术难题，持续提升工艺良率；
4、团队指导与知识沉淀：指导工艺设计师工作，推动工艺标准与最佳实践的沉淀，赋能团队成长。
1. 负责ODM TWS/OWS等音频产品的硬件方案评审、风险识别及设计把关；
2. 负责音频产品关键物料标准制定、性能优化及可靠性提升，降低硬件相关售后不良和客诉；
3. 负责ODM硬件方案成本审核与优化，在满足性能和质量要求前提下推动降本；
4. 协同ODM、供应商及内部团队，推动项目高质量交付；
5. 视项目需要，参与手表硬件相关工作；
