中国联通｜大数据岗

1、参与大数据平台、数据仓库、数据集市的设计、开发与迭代，基于 Hadoop、Spark、Flink 等技术完成数据采集、清洗、转换、建模、调度开发。 2、负责离线 / 实时数据任务开发、脚本编写、任务调试、上线部署、日常运维，保障数据任务稳定运行。 3、对接业务需求，梳理业务数据口径，完成数据 ETL 开发，输出数据表、指标，支撑数据分析、报表、算法业务。 4、定位数据任务报错、数据延迟、数据异常、数据倾斜等问题，持续优化任务性能、减少资源消耗。 5、参与数据规范建设，维护数据文档、血缘、字典，保证数据可追溯。 6、配合数据分析师、算法工程师、后端开发进行数据接口、数据服务开发与联调。

1、学历要求：2026届未就业、2027届普通高等院校统招应届毕业生硕士及以上学历。 2、专业方向：计算机、软件工程、大数据、人工智能、机器学习、统计学、自动化、数据科学与大数据技术等相关专业。 3、英语要求：大学英语四级（425分以上）及以上。 4、专业技能： （1）精通 MySQL，熟练掌握索引优化、多表Join、子查询、窗口函数等SQL高阶用法；精通 Hive SQL，具备海量数据SQL调优经验，熟悉数据集批量处理SQL开发； （2）熟练掌握 Python或Java，精通数据处理、特征工程相关库（Pandas、NumPy、Scikit-learn），具备扎实的项目开发实战能力； （3）熟练掌握大数据核心组件：HDFS、YARN、Hive、Spark、Flink、Kafka，熟悉Azkaban、DolphinScheduler等任务调度工具，具备离线、实时AI数据链路开发经验； （4）具备人工智能基础认知，熟悉机器学习、深度学习基础算法原理（分类、回归、聚类、特征提取等），了解模型训练、数据标注、数据集预处理、特征筛选、数据漂移治理流程； （5）了解Linux常用命令，能够独立在Linux环境下调试数据程序、排查服务日志、定位AI数据链路问题；熟练掌握Git代码版本管理与协作规范； （6）熟悉特征仓库（Feast等）、向量数据库、模型推理数据优化；有大模型数据清洗、微调数据集构建、智能场景数据支撑项目经验优先。 5、综合素质 （1）具备极强的逻辑思维与数据敏感度，可快速理解业务逻辑、算法迭代逻辑，擅长数据异常、模型数据问题的排查与复盘； （2）具备良好的跨团队沟通能力，可高效对齐产品、算法、业务、研发团队的AI数据需求，精准落地数据支撑方案。