高级数据仓库工程师

该职位来源于猎聘 岗位职责 1、负责集团商品域主数据治理与标签建设，建立统一的数据标准与口径，负责核心数据链路的设计与开发，管理相关技术文档与口径规范。 2、负责重点数字化项目的开发与迭代，完善监控告警、问题排查与性能调优，保障数据准时、准确、稳定产出，满足SLA要求。 3、负责基于大模型（LLM）的AI应用研发，构建面向数据开发和数据分析的AI智能助手，提升数据开发效率和数据分析能力。 4、深入挖掘业务场景痛点，结合大模型与数据工程能力，设计并落地AI驱动的数据产品和智能化解决方案，提升业务决策和数字化运营效率。 5、参与数据资产管理与治理，对接业务需求并转化为数据方案，协助团队完成文档沉淀与知识传承。 岗位要求

1、本科及以上学历，计算机、软件工程、数学、统计学或相关理工科专业背景，5年以上数据仓库/大数据领域经验。 2、具备医药零售、电商或供应链领域的架构设计与落地经验，能够将模糊的业务需求准确转化为清晰、可扩展的数据模型与数据服务； 3、精通数据仓库理论、数据分层设计、维度建模等方法论；拥有数据治理、数据质量管理和元数据管理的实际落地经验。 4、熟悉Hive、Spark、Iceberg、Hudi、Flink等大数据处理架构，掌握SQL、Java、Python、Shell等至少一种开发语言；了解至少一种OLAP引擎（如ClickHouse、Doris、StarRocks等）。 5、有AI应用开发经验，熟悉LangChain、LangGraph等框架，掌握RAG、提示词工程、结构化输出；熟悉主流大模型API调用，实际项目中使用过向量数据库（如Milvus/PGVector）。 6、具备较强的数据敏感度和业务理解能力，善于将AI技术与数据工程融合，主动挖掘并推动AI在业务场景中的有效应用，产生可量化的业务价值。 素质要求 1、责任心强：对生产数据质量有敬畏心，能保障核心链路的稳定运行 2、主动驱动：不只是完成任务，能主动发现问题、推动优化 3、学习意愿：对AI等新技术保持好奇，愿意尝试将新技术应用到工作中 4、沟通清晰：能与业务方和技术团队高效沟通，准确理解需求并传达方案