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定位：數據處理 + DevOps + 數據庫

工作地點： 深圳 / 杭州（可遠程友好）

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核心職責
1. 數據處理
- 架構 Kafka / RocketMQ-> S3 / Parquet 埋點管道：秒級增量聚合并寫 Redis / Feature Store / ClickHouse / StarRocks；
- 設計與維護統一的監控埋點規范及數據的處理；保證數據的可用性、完整性；將數據聚合、匿名化導出；
- 性能優化：合理索引、分區、緩存（Redis）；高效 ETL（Airflow / dbt / DuckDB）。
2. 云服務 & DevOps
- 使用 GitHub Actions、Docker 實現CI/CD自動化部署；搭建和管理云資源，保障環境“一鍵復現”；
- 部署統一監控與告警：可觀測平臺，監控系統，錯誤跟蹤，審計日志等確保系統的平穩運作和故障及時響應。
3. 數據庫與服務端開發
- 維護與迭代 PostgreSQL，MongoDB等數據庫索引、分區、分片與性能調優；
- 基于 Python 開發高質量 API；接入與集成其它服務端端口，確保穩定、高效的響應；
- 監控，編寫并維護自動化單元測試（pytest）與 API 集成測試，保證代碼基礎質量；

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任職要求
- 教育 & 背景
- 計算機/軟件工程或相關專業本科及以上學歷；3–6 年數據平臺數據流處理經驗。
- 項目經驗
- 掌握Kafka，Flink，S3 / Parquet，Redis / Feature Store / ClickHouse / StarRocks等流式數據的處理；
- 熟悉 DevOps / SRE、CI / CD、Docker、云監控 / 告警構架以及部署；
- 了解 PostgreSQL，MongoDB等數據庫高級特性，有數據庫調優實戰經歷優先；
- 學習能力
- 自驅主動，結果導向；熱愛嘗試新工具、新技術；樂于分享；
- 能主動吸收最新的數據處理和互聯網平臺技術實踐（如 Supabase Edge、向量搜索等）。
- 協作溝通及其它
- 能清晰闡述技術方案，積極推動跨職能溝通；能在有限資源下抗壓并提供務實、有效的方案。
- 扎實的互聯網行業技術的功底和理解；高質量代碼以及復用；注重代碼與文檔質量。

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加分項
- 使用過 Flink SQL、ClickHouse/StarRocks、Feast、向量數據庫（Milvus / Qdrant / pgvector）；
- 保障高可用、部署基礎監控和告警 (Grafana Cloud, Sentry)，確保出現故障及時響應；
- 能獨立做中等復雜度 UI；可支持輕量級前端開發；用 AI 輔助開發生成腳手架、K8s Manifest、單測等；
- 了解Amplitude / Snowplow 埋點；熟悉 Supabase/Firebase 等 BaaS 平臺；
- 可用 AI 維護 Retool / Supabase Studio 搭建低代碼管理平臺，滿足運營基礎需求；
- 有大型流量服務的擴容、容災經驗；部署單節點 ClickHouse + Superset；逐步遷移 BI 報表。

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- 成長路徑：數據架構師 / 全棧工程師 / Tech Lead / 帶領隊伍橫向發展；公司支持參與相關技術大會、培訓。