岗位职责:
1、 数据存储与研发
设计并优化分布式数据存储方案（如HDFS，ES等），支撑茶寿健康数据的底层数据存储。
搭建和维护实时/离线数据管道（如Kafka/Hadoop/Spark），保障数据低延迟、高吞吐处理；
构建和维护数据仓库、ETL管道，确保数据高效存储和访问；
2、数据抓取与安全
开发自动化爬虫系统，抓取公开健康数据（如临床指南、药品库、运动营养数据），确保数据质量与合规性；
制定数据安全标准与脱敏规则，满足医疗健康行业隐私要求（如HIPAA、GDPR）；
3、 数据解析与分析
对健康相关数据（如用户体征数据、运动记录、医疗信息等）进行结构化解析和标准化处理；
通过统计分析、机器学习等方法挖掘数据价值，支持健康风险评估、用户行为分析等场景；
4、 BI系统与数据服务
基于业务需求开发BI看板（如Superset/Tableau/Power BI），可视化健康指标（如用户活跃度、慢病管理效果）；
提供标准化数据API，支持运营、产品团队自助分析；
5、跨团队协作
与产品、算法、临床团队合作，理解业务需求，推动数据驱动的健康管理方案落地；
6、完成领导交办的相关工作。
任职要求:
1、1年以上数据开发经验，精通大数据技术栈（Hadoop/Spark/Flink/Kafka等）；
2、熟练使用Python/Go，掌握SQL优化与分布式计算（如Hive/Presto）；
3、熟悉数据仓库建模（维度建模、数据分层）及OLAP引擎（ClickHouse/Doris）；
4、有BI工具开发经验（如Tableau/Superset），能独立设计数据可视化方案。