定位：数据处理 + DevOps + 数据库

工作地点： 深圳 / 杭州（可远程友好）

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核心职责
1. 数据处理
- 架构 Kafka / RocketMQ-> S3 / Parquet 埋点管道：秒级增量聚合并写 Redis / Feature Store / ClickHouse / StarRocks；
- 设计与维护统一的监控埋点规范及数据的处理；保证数据的可用性、完整性；将数据聚合、匿名化导出；
- 性能优化：合理索引、分区、缓存（Redis）；高效 ETL（Airflow / dbt / DuckDB）。
2. 云服务 & DevOps
- 使用 GitHub Actions、Docker 实现CI/CD自动化部署；搭建和管理云资源，保障环境“一键复现”；
- 部署统一监控与告警：可观测平台，监控系统，错误跟踪，审计日志等确保系统的平稳运作和故障及时响应。
3. 数据库与服务端开发
- 维护与迭代 PostgreSQL，MongoDB等数据库索引、分区、分片与性能调优；
- 基于 Python 开发高质量 API；接入与集成其它服务端端口，确保稳定、高效的响应；
- 监控，编写并维护自动化单元测试（pytest）与 API 集成测试，保证代码基础质量；

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任职要求
- 教育 & 背景
- 计算机/软件工程或相关专业本科及以上学历；3–6 年数据平台数据流处理经验。
- 项目经验
- 掌握Kafka，Flink，S3 / Parquet，Redis / Feature Store / ClickHouse / StarRocks等流式数据的处理；
- 熟悉 DevOps / SRE、CI / CD、Docker、云监控 / 告警构架以及部署；
- 了解 PostgreSQL，MongoDB等数据库高级特性，有数据库调优实战经历优先；
- 学习能力
- 自驱主动，结果导向；热爱尝试新工具、新技术；乐于分享；
- 能主动吸收最新的数据处理和互联网平台技术实践（如 Supabase Edge、向量搜索等）。
- 协作沟通及其它
- 能清晰阐述技术方案，积极推动跨职能沟通；能在有限资源下抗压并提供务实、有效的方案。
- 扎实的互联网行业技术的功底和理解；高质量代码以及复用；注重代码与文档质量。

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加分项
- 使用过 Flink SQL、ClickHouse/StarRocks、Feast、向量数据库（Milvus / Qdrant / pgvector）；
- 保障高可用、部署基础监控和告警 (Grafana Cloud, Sentry)，确保出现故障及时响应；
- 能独立做中等复杂度 UI；可支持轻量级前端开发；用 AI 辅助开发生成脚手架、K8s Manifest、单测等；
- 了解Amplitude / Snowplow 埋点；熟悉 Supabase/Firebase 等 BaaS 平台；
- 可用 AI 维护 Retool / Supabase Studio 搭建低代码管理平台，满足运营基础需求；
- 有大型流量服务的扩容、容灾经验；部署单节点 ClickHouse + Superset；逐步迁移 BI 报表。

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- 成长路径：数据架构师 / 全栈工程师 / Tech Lead / 带领队伍横向发展；公司支持参与相关技术大会、培训。