大数据开发工程师

岗位职责： 1. 平台架构与业务赋能 负责大数据平台的系统架构设计、核心开发与技术演进，深度理解汽车业务场景及产品设计逻辑，确保数据能力与业务战略精准对齐，为事业部提供可持续的数据赋能与决策支持。 2. 项目交付与落地管理 紧密围绕业务需求，主导大数据平台项目的全生命周期管理，协调内外部资源，推动项目高效、高质量落地，确保技术方案与业务目标高度一致。 负责公司汽车业务核心系统（包括DMS、WMS、TMS、SAP等）相关大数据平台的持续迭代与优化，深入业务一线，推动数据模型的完善和数据价值的深度挖掘。 4. 数据分析与预测建模 运用概率统计方法（如ARIMA、生存模型等），对集团备件库存中的结构化数据进行趋势分析、预测建模，为库存策略和运营决策提供数据支撑。 5. 报告输出与知识沉淀 编写高质量的数据分析报告，清晰呈现分析逻辑、结论与建议，推动数据成果在业务端的转化与应用。 6. 数据治理与质量保障 负责结构化数据的清洗、预处理与质量管控，确保数据准确性、一致性和可用性，为上层分析及应用提供可靠数据基础。 任职要求： 1. 教育背景与工作经验 大学本科及以上学历，计算机、软件工程、信息系统管理、统计学或相关专业优先。 5年以上汽车行业系统开发、实施或运维经验，具备完整参与过大型系统项目落地的经历。 2. 技术能力 大数据生态：精通Java，熟悉Hadoop生态核心组件（如HDFS、YARN、Hive、Spark等），具备实战开发经验；掌握PySpark数据处理工具。 数据库技能：熟练使用MySQL、SQL Server、Oracle等关系型数据库，具备SQL性能优化及复杂问题排查能力。 数据分析与建模： 掌握主流统计预测模型（如ARIMA、生存模型）及常见概率分布（正态、均匀、t、伯努利、伽马等）的性质与应用。 熟练使用Python进行数据分析与建模，精通pandas、numpy、scikit-learn、scipy等数据科学框架。 业务系统认知（加分项）：了解DMS、SAP、TMS、ECP等汽车行业核心系统的交互逻辑与数据流程者优先。 3. 通用能力 具备跨部门沟通与协调能力，善于整合多方资源，推动复杂项目在多方协作下高效落地。 责任心强，具备高度自驱力，能主动识别风险、解决问题，对项目最终成果高度负责。 4. 加分项 具有汽车行业或互联网行业从业经验。 拥有相关领域论文、专利或技术博客等知识输出成果。 备注：具体薪资福利面议！