高级数据平台工程师.

关于公司。
本公司是一家成立于2010年的国际化科技公司，在亚洲和北美设有多个分支机构。公司的业务矩阵涵盖前沿SaaS服务、数据驱动的零售商业实践以及面向未来的生成式AI与Agentic App平台业务，各业务板块在技术沉淀与AI落地上形成高度协同的飞轮。公司的愿景是成为可持续社会的智能基础设施，致力于通过科技力量促进创新并连接共赢。作为一家AI Native企业，我们坚持全球化视野与本地化深耕相结合，持续打造面向全球市场的技术产品与服务。

关于团队。
我们是一支奉行“无国界团队”理念、强调开放与行动的国际化技术团队，致力于在复杂环境中建设具备AI Native组织力的协作生态。

关于职位

• 数据链路架构与开发：负责用户行为数据平台的架构设计与开发，支撑PB级海量事件的采集、处理、存储与查询，并在准确性、稳定性和低延迟之间做合理权衡，持续演进核心模型。
• 统一用户画像建设：负责构建包含身份统一（Identity Resolution）、多维标签体系及画像计算的统一用户画像系统，支持动态分群与实时圈选能力。
• 引擎优化与质量保障：深度优化Elasticsearch、Doris、ClickHouse等分析引擎以支撑高并发的实时分析，并建立完善的数据质量体系与监控告警机制。
• 面向Agent的数据服务封装：从AI Agent消费数据的视角进行建模与语义层设计，将指标、画像和分群抽象为智能体可理解、可调能力，提供统一数据服务接口。
• 跨团队协同落地：与产品、算法及研发团队紧密协作，推动数据能力快速落地并持续演进。

技能和经验要求

• 工作经验与工程基础：具备5年以上数据工程经验，扎实的Python或Go语言工程实践能力，并具有独立推动复杂项目落地的能力。
• 计算与存储技术栈：熟练掌握Kafka、Flink、Spark等实时或离线计算框架，以及Elasticsearch、Doris、ClickHouse、MySQL等存储与分析系统。
• 核心领域经验：处理过海量行为数据，对实时计算与低延迟分析有深刻理解，熟悉User/Session/Event模型；拥有统一用户画像、标签体系或用户分群系统的项目建设经验，理解身份统一的原理与实现。
• 数据治理与调优：熟悉数据建模、ETL/ELT架构、数据治理与数据质量体系，并在列式存储、分区、索引及查询优化等方面有丰富的调优经验。
• AI素养与前沿好奇心：已将AI作为日常工作伙伴，深刻理解LLM与AI Agent的工作方式，且对“数据如何被Agent消费”有强烈的探索欲。
• 加分项：具备网站/用户行为分析、CDP/MarTech系统建设、大规模集群调优、现代数据湖（如Iceberg/Hudi/Delta Lake）、国际化SaaS或开源项目贡献等经验者优先。