一、大数据工作分类

  • 大数据维护、研发、架构工程师方向

    • 大数据工程师

    • 大数据维护工程师

    • 大数据研发工程师

    • 大数据架构师

  • 大数据挖掘、分析方向

    • 大数据分析师
    • 大数据高级工程师
    • 大数据分析师专家
    • 大数据挖掘师
    • 大数据算法师

二、大数据就业形式

由于大数据专业创建较晚,初期多在专科开设,人才缺口大,起步专科,本科学校仍具有较强的竞争力,一般是大公司才会需要大数据技术的支持,工作地点多分布在大城市。

  • 分地域职位量分布
  • 分行业职位量
  • 分行业职位薪水
  • 分学历招聘人数分布

三、具体工作要求(摘抄自智联招聘网)

实习

  • 数据分析师实习生/数据库实习/大数据实习生

    1、大专及以上学历,计算机/统计学相关专业

    2、熟悉SQL语言,有数据库开发经验者优先(DB2/Sql Server/Oracle/Hive);

    3、熟悉数据分析及挖掘工具优先(excel、SPSS、SAS);

    4、有数据采集、整理、分析和建模等相关经验优先考虑;

    6、对数据情有独钟,有志于往大数据运营、数据价值挖掘深入学习的优先考虑。

  • 大数据_助理软件工程师( 实习生)

    1、2019年应届毕业生,全日制本科/研究生以上学历,计算机科学与技术、软件工程、信息工程、数学、统计等相关专业。

    2、学习过JAVA/C++、ORACLE、UNIX,熟悉常用OFFICE软件。

    3、具有较强的沟通表达能力,责任专强,能吃苦耐劳,有良好的自学能力;

  • 数据标注实习生

    1、具备团队合作精神,较高的工作积极性、细心认真、工作责任心强;

    2、对大数据及人工智能行业有强烈的兴趣;

    3、具有良好的学习能力、理解能力及沟通表达能力

    4、熟悉xpath即XML路径语言的优先考虑;

    5、熟悉网页前端技术(HTML、jQuery、Ajax等)的优先考虑;

    6、对网络爬虫(Java或Python)有一定了解或能够独立完成采集程序开发的优先考虑;

    7、无经验者公司可提供相关培训。

  • 大数据工程师(实习)

    地点:杭州

    学历:本科及以上学历,计算机及数学相关专业;

    大数据项目落地开发及交付;

    专业技术知识扎实,有一定项目开发经验;

    大数据开发及交付方向。

  • 大数据开发工程师

    1.熟练使用Oracle数据库等。

    2.有良好的团队合作能力。

    3.熟悉UNIX、LINUX、AIX操作系统。

    4.熟练掌握Shell脚本编程。

  • 数据开发实习

    1、本科、硕士2021届毕业生,计算机相关专业;

    2、扎实的编程基础,有JAVA/Python相关开发经验;

    3、熟悉hadoop/odps/hive/spark/storm/flink(至少其中之一)等大数据平台/工具

  • 大数据开发工程师

    通过工具和编程语言的综合运用,熟练掌握大数据采集、清洗、存储、处理与分析、可视化与应用等技术,掌握面向大数据的挖掘与分析能力,能完成数据分析与挖掘算法研究和大数据系统集成的公司人员。

  • OLAP大数据引擎研发实习生(字节跳动)

    1、良好的 Java / Scala 编程基础;
    2、分析问题解决问题能力强,学习能力强;
    3、熟悉 Spark、Presto、Druid、Kylin、Hive 等主流大数据系统原理者优先。

  • 大数据开发

    1、至少熟练掌握java、scala、python中一种语言
    2、熟悉linux操作系统及常用命令
    3、熟悉数据结构及算法
    4、熟悉Oracle、mysql等OLTP数据库
    5、熟悉大数据相关技术中的一项或多项,如Hadoop,Hive,Hbase,Kafka,Flume,Sqoop,Kylin,Flink

全职:

  • 数据分析

    中国联合网络通信集团有限公司-中国联通青海省分公司

    1.熟悉数据库基本编程及SQL语言,熟悉海量数据处理和性能优化;
    2.较强的数据处理能力,能熟练使用EXCLE、SPSS、QUANVERT、SAS等统计软件。掌握Access等数据处理工具;
    3.掌握数据分析基本流程,要有敏锐的数据感觉,良好的快速学习吸收能力;

  • 大数据分析师

    中国联合网络通信集团有限公司-中国联通黑龙江省分公司

    1.熟练使用JAVA语言,熟悉J2EE架构;
    2.熟练掌握junit、TestNG、ant、maven等工具使用

    中通服咨询设计研究院有限公司

    计算机、数学类等相关专业,一类本科及以上学历。
    精通C 、 Java、Python等至少一门开发语言,具有较强的学习能力,独立发现解决问题的能力;英语CET-4 。

    中国联合网络通信集团有限公司-中国联通广东省分公司

    1.熟悉数据分析/挖掘过程,掌握数据分析/挖掘方法,理解数据分析模型,熟练操作数据分析工具(比如Excel.SPSS.R.Python等)。
    2.个人能力比较全面,业务理解、业务逻辑、数据分析方法、挖掘模型、模型可视化等都要求全面掌握。
    3.具有很好的业务理解能力,抽象分析能力,和组织协调能力,思路清晰、善于沟通、协调。

    建信金融科技有限责任公司-基础技术中心

    1、本科及以上学历;计算机软件、大数据、人工智能、区块链、物联网、数学、通信工程及相关专业教育背景;
    2、精通JAVA软件开发,有软件开发项目经验,并至少熟练掌握以下语言中的一种:C/C++/GO/Python/PHP/Python/Shell等编程语言及脚本语言;
    3、熟悉大数据相关开源软件,有应用大数据组件的解决问题的实战经验更好,有开源社区代码贡献者优先;
    4、具备团队意识,与他人合作良好,最好具有团队协作的经验。

    中国联合网络通信集团有限公司-中国联通福建省分公司

    1、 熟悉机器学习常见算法及其原理;
    2、 了解数仓、维度建模相关知识;具备良好的英语阅读能力,具备良好的抗压能力和团队沟通能力;

    中启富科技(北京)有限公司

    1、要求已毕业大专及以上学历,应届毕业生优先;
    2、年龄20-28周岁;
    3、计算机、软件、数学、统计学、经济、财务专业优先;
    4、在京工作一年后要求回当地工作的,可申请调回当地省会城市的分公司或合作企业工作;
    工作时间:早九晚六,周末双休,节假日正常休息。

    深圳通云网络科技有限公司

    1、20-30周岁大专及以上学历,计算机等相关专业优先考虑;

    2、无项目经验要求,有一定计算机基础,办公软件运用熟悉;

    3、具有很强的逻辑思考能力,善于解决开放式问题;

    4、应届毕业生亦可,但要求学习能力强,能吃苦耐劳。

  • 大数据开发工程师

    广州赛意信息科技股份有限公司

    1、熟悉hadoop(hive Hbase hdfs Spark、Flink,Kafka、Zookeeper)架构,有过大数据模型开发实习经历优先;
    2、熟悉scala/java开发、JVM,数据结构与算法功底较扎实,熟练运用面向对象编程及设计模式;
    3、至少熟悉Mysql. Oracle. SQL Server. Sybase中的一种数据库;
    4、良好的团队协作,沟通表达,问题解决能力,能承受压力,强烈的责任感和进取心。

  • 大数据应用研发岗

    中信消费金融有限公司

    1.计算机、信息技术相关专业本科以上学历;
    2.熟练掌握至少一种编程语言(包括但不限于Python、Java、C++等),熟练掌握算法数据结构,有编程实践经验;
    3.熟悉大数据技术(Hadoop、Spark、Flink等)者优先;
    4.掌握数据库基本原理和知识,熟练使用SQL;
    5.学习能力强,对新事物保有好奇心,并能快速适应新环境;
    6.具备相关行业互联网公司数据项目实习经验者优先;
    7.发表过相关技术方向国际顶会或核心期刊一作论文者优先;
    8.对大型开源软件项目有核心开发贡献者优先。

  • 大数据开发工程师(北京)

    美菜网-美菜

    1.2021届本科及以上学历应届毕业生,计算机相关专业;
    2.算法基础扎实,熟悉常用数据结构和算法;
    3.精通Java, 能够独立完成后端系统的设计开发, 对Spring、Mybatis等开发框架有较好的理解;
    4.熟悉常见的开源分布式计算/存储相关技术,掌握Hdfs/MapReduce/Hive/Spark/Flink至少一种的原理,有运维和调优经验者优先;
    5.有较好的沟通交流能力, 善于主动思考, 对技术有追求, 乐于解决具有挑战性的问题。

  • 技术类-大数据运维工程师

    易点天下网络科技股份有限公司

    1、负责大数据系统的运维管理工作(部署、监控、优化、故障处理);
    2、负责Hadoop/Spark/Flink/Elatisearch/Kafka/Druid/clickhouse等系统的架构审核、容量规划、成本优化;
    3、负责大数据平台的用户管理、权限分配、资源分配;
    4、参与数据挖掘、机器学习平台的设计、并给出可执行的运维方案;
    5、参与数据平台的相关工具开发(包括自动化部署、监控、ETL等)

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