阿里云智能-数据开发专家-杭州/北京

岗位职责

1. 数据ETL

• 基于业务需求进行数据可用性调研和可行性分析
• 从各种来源中收集数据，并进行数据清洗、转换和存储
• 为业务方数据产品提供可规模化复制、稳定、高质量、高效的数据资产

1. 数据分析与建模

• 通过数据探索和分析，发现数据特征、潜在规律及关联性
• 开发数据工具和算法，设计端到端的数据流架构，建立数据模型，并基于业务反馈进行模型评估和优化

1. 数据可视化

• 将数据分析结果以可视化的形式展示出来，并根据需求制作数据报告

1. 数据工程实现

• 提供数据采集、融合、加工处理、多源大规模数据流等场景的研发和工程实现
• 为算法、数据应用、业务提供持稳定、高质量、高效的数据基础设施、数据应用和数据资产

1. 数据安全合规

• 负责数据安全合规与流通、数据质量、数据成本、个人隐私保护、数据治理、规范制定、元数据管理等数据管控工作

任职要求

• 5年以上数据开发、数据仓库经验
• 主导过完整的数据项目开发
• 能够有效识别数据安全威胁，如网络攻击、恶意软件等，并设计合理的数据安全防范机制，确保数据的安全管理
• 具有设计工具及产品的工程化解决方案能力
• 熟悉数据工程实现工具的基本原理，并能在设计中进行取舍和平衡，保障工具及产品服务的高效和稳定
• 深入掌握数据架构设计方法，能针对一个完整的业务线多个业务域进行相关的数据架构设计
• 能够运用机器学习算法，建立高效的数据建模系统，如数据挖掘工具、模型平台等，能够将数据建模的经验和方法总结成标准化的方案，在企业内部推广和应用
• 能够基于业务场景和数据分析，开发出各种专业化的数据可视化模型，如因子分析、因子推荐、分类聚类等，能够针对性地解决业务问题
• 单产品研发安全生产执行者
• 能够在单产品/中型复杂系统层面推动建立完善的研发安全生产体系，并推动落地，保障相关产品/技术/系统的可容灾、可观测、可处置、可运维、可快恢
• 熟练掌握业内主流的研发安全生产技术体系
• 具有产品级、中型复杂系统的研发安全生产经验，能够应对比较复杂的项目环境和各类突发状况，保障研发项目的平稳落地
• 具备参与研发安全演练的技术能力，是容灾演练、红蓝对抗、突袭演练等场景下的一线主力