职位描述：
1. 负责用户画像数据仓库的开发与优化，构建用户标签体系（基础属性、行为属性、偏好属性等）
2. 基于Spark/Flink实现大规模用户标签的分布式计算（如RFM模型、用户分群、兴趣预测）。
3. 与数据分析师、算法工程师协作，优化标签加工逻辑，提升标签在各业务场景的效用。
职位要求：
1. 计算机或大数据相关专业优先，3年以上大数据处理和开发的工作经验。
2. 具备扎实的编程能力，熟练掌握Hadoop生态技术（Hive/Spark/Flink/HBase），掌握大数据复杂逻辑开发与性能调优。
3. 熟悉用户行为数据建模（事件埋点、会话分析），有实时数仓（Kafka + Flink）开发经验者优先。
4. 具备数据敏感度，能通过数据探查快速定位解决问题，有画像、推荐、营销领域开发经验优先。
5. 富有责任心，创新意识，优秀的团队合作精神和跨部门沟通能力。
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：
京东的数据开发工程师职位聚焦于用户画像体系的构建与优化，这与其他公司同类职位相比有几个显著特点。首先，该岗位特别强调用户标签体系的开发能力，包括基础属性、行为属性和偏好属性等多维度标签的构建。其次，技术要求上不仅需要掌握传统的大数据技术栈，还需要具备实时数据处理能力，特别是Kafka+Flink的实时数仓开发经验。最后，这个职位非常注重业务场景的落地应用，要求候选人能够理解标签在推荐、营销等业务中的实际效用。
针对这个职位，我建议从三个方面准备面试。技术层面，要重点准备Spark/Flink的性能调优案例，特别是处理大规模用户标签时的优化经验。业务层面，需要准备1-2个用户画像项目案例，详细说明标签体系设计思路和业务价值。沟通层面，要体现跨部门协作能力，因为这份工作需要频繁与数据分析师、算法工程师合作。面试时，可以主动询问京东当前的用户画像应用场景，展示你对业务的理解和思考。简历中要突出标签体系开发、实时数据处理等核心技能，并用具体数据量化你的项目成果。
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