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TimeH
V2EX  ›  酷工作

[美资外企] [北京] 高级前端/大数据/后端研发工程师 架构师

  •  
  •   TimeH · 266 天前 via Android · 829 次点击
    这是一个创建于 266 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    总部位于硅谷,是一家专注服务于视频领域的大数据公司。
    硅谷研发团队来自斯坦福,伯克利,卡内基梅隆大学硕士或者博士,技术和学术氛围浓。
    CTO 是 Spark 领域全球顶级技术大牛,global 协作,精英团队。
    全球客户 200 多家,HBO 、Hulu 、
    Facebook 、Twitter 等是长期客户。

    福利:
    15 天年假
    六险一金
    补充医疗保险
    子女保险(报销 50%)
    免费午餐
    频繁团建

    风格:纯外企风格,无加班文化,崇尚技术,海外团队协作

    地点:北京望京

    邮箱: [email protected]
    微信:hire-by

    高级大数据工程师
    岗位职责:
    o 负责日常数据任务的开发和维护;
    o 针对大数据分析应用程序设计、开发和部署大数据 ETL 平台,包括相应的文档和测试系统;
    o 确保 ETL 平台的高性能和低延迟;
    o 促进数据平台与客户和主要行业合作伙伴的集成;
    o 培训和指导初级工程师,帮助建立具有标准工程开发实践的强大工程团队。
    任职资格:
    o 本科 /硕士或同等学历,计算机科学专业,对 CS 基础有深入的了解;
    o 精通以下一种或多种语言:Scala 、Python 、Java ;
    o7 年以上后端开发经验,包括微服务;
    o5 年以上大数据工程经验,包括数据模式设计和构建数据基础设施,包括管道、数据存储、数据查询和数据摄取层;
    o 熟悉大数据计算技术(如 Hadoop 、Spark 或 Flink );
    o 熟悉大数据存储技术(如 HBase 、Druid 、BigQuery );
    o 能够理解业务需求并将其转化为技术需求;
    o 良好的英语沟通技巧,尤其是听力和口语。
    o 加分项:使用 Google Cloud Data Fusion 技术的经验

    前端高级工程师 /架构师
    工作职责:
    1 、前端技术选型、架构搭建、制定前端开发规范,并编制相关文档。
    2 、负责主导数据分析产品的 Web 前端研发,贴合业务现状与未来发展的技术架构设计与演进;
    3 、维护和升级本地开发环境,提高开发效率,提升开发质量;
    4 、推动前端工程化,自动化和工具化建设;
    5 、参与制定前后端集成规范、提高团队研发效率
    6 、负责前沿技术研究和新技术调研。
    7 、有过数据产品开发经验是加分项,如 Tableau, Looker, Redash 等
    任职资格:
    1 、计算机相关专业本科及以上学历,5 年以上前端开发经验,2 年以上前端架构师的经验;
    2 、精通 HTML 、CSS 、W3C 标准、常见协议、浏览器兼容性,熟练掌握 HTML5 、CSS3 和 ES6 ;
    3 、熟练掌握 JavaScript 、jQuery ,对 angularJS ,vueJS ,ReactJS 其中至少两种有深入研究并熟练掌握;
    4 、重视团队协作,项目经验丰富,对前端相关技术有前瞻性的视野,对后端架构有比较好的理解,有较强的协作推动能力;
    5 、较强的学习能力和敬业精神以及较强的抗压能力,出色的沟通能力和团队合作精神。
    6 、对 HTML5 技术领域、新兴 Web 标准和 Web 发展趋势有良好洞察力和极高的关注度,具备优秀的自我学习和独立思考能力 。
    7 、有较强的英文沟通能力。

    资深后端工程师
    Responsibilities
    1.Define overall technical architecture for major parts of the social analytics platforms ;
    2.Architect large-scale reliable systems to support continuous growth of the business ;
    3.Collaborate with social platforms like Facebook, Twitter, Instagram, and Youtube ;
    4.Develop innovative strategies, processes and best practices to reduce technical debt, increase observability and reliability.
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