职位描述：
1. 基于对AI应用创新全链路业务理解，搭建企业级数据仓库主题模型体系，构建离线/实时数据模型，统一支撑核心数据产品和系统，为业务提供分析决策支持；
2. 参与从数据采集、存储、计算到查询应用的端到端的海量数据处理架构设计和开发，如批流一体、数据湖、OLAP等；
3. 负责面向业务目标的数据建模和分析工作，制定符合业务特点的解决方案并推进落地实施；
4. 不断探索行业内最新的大数据解决方案，提升算力、降低成本、拓展多元数据服务能力。
职位要求：
1.对大规模数据处理、分布式存储计算、数据建模有浓厚兴趣，能够主动跟踪学习前沿技术；
2.深入理解常用的数据建模理论，有数据仓库模型建设经验优先；
3.有Hive Spark Flink Clickhouse Presto ES 开发经验者优先；
4.能够使用SQL操作复杂的数据模型并有SQL优化的经验，熟悉数据仓库的ETL的开发和数据建模；
5.对数据敏感，有严谨的工作思路，较强的逻辑思维能力，良好的跨团队协作沟通合作能力。
符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。
招聘部门：
京东
工作地点：
北京
注意：为了确保您掌握真实的招聘信息，上述信息均为原始内容。我们的“面试建议”和“模拟面试”均基于原始招聘信息设计和提供。
面试建议：
京东这个数据开发工程师岗位有几个显著特点值得注意。首先它特别强调’业务应用方向’，这意味着面试官会更关注你如何将技术能力转化为业务价值的能力。与普通数据开发岗位不同，这里明确要求’基于对AI应用创新全链路业务理解’来开展工作，这暗示着候选人需要具备将数据能力与AI应用场景结合的特殊视角。另一个关键点是岗位对’企业级’数据仓库建设的要求，这意味着你需要展示处理复杂业务场景下数据建模的经验，而不仅仅是技术实现能力。
在准备这个岗位的面试时，建议从三个维度重点准备。技术层面要准备好数据仓库建模的具体案例，特别是能体现你理解业务需求的模型设计案例。可以准备一个你主导或参与的数据仓库建设项目，重点说明你是如何根据业务特点进行模型分层设计的。架构层面要准备对批流一体架构的理解，最好能结合具体技术栈如Flink+Clickhouse的实际应用经验。业务理解层面则需要准备如何将数据能力赋能AI应用的思考，可以提前研究京东在AI领域的业务布局。面试中要注意展示’客户为先’的京东价值观，在回答技术问题时也要关联业务价值。
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