Thinking Data招聘，薪资待遇如何？

thinking data招聘作为一家专注于数据智能领域的创新企业，thinking data始终以“用数据驱动决策，让价值创造可衡量”为使命，致力于为企业提供全方位的数据分析、人工智能及大数据解决方案，在当前数字化转型的浪潮下，公司业务持续扩张，现面向社会诚聘各类数据人才，共同探索数据技术的无限可能。

（图片来源网络，侵删）

招聘岗位及核心要求

thinking data的招聘需求覆盖数据全生命周期，从数据采集、清洗、建模到可视化、应用开发，多个岗位虚位以待，以下是部分重点岗位的详细说明：

数据分析师

岗位职责：

负责业务数据的收集、清洗与深度分析，挖掘数据背后的业务逻辑；
构建数据模型，输出分析报告，为产品迭代、运营优化提供数据支持；
跨部门协作，推动数据驱动决策在业务场景中的落地。

任职要求：

本科及以上学历，统计学、数学、计算机等相关专业优先；
熟练掌握SQL、Python（Pandas/Numpy/Scikit-learn）等数据分析工具；
具备3年以上数据分析经验，有电商、金融或SaaS行业背景者优先；
优秀的逻辑思维能力，能将复杂数据转化为清晰的业务洞察。

数据工程师

岗位职责：

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设计并搭建公司数据仓库、数据湖架构，保障数据的高效存储与流转；
开发ETL流程，实现多源数据的整合与治理，确保数据质量；
优化数据 pipeline，提升数据处理效率，支持大规模数据并发需求。

任职要求：

本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业；
精通Hadoop、Spark、Flink等大数据技术栈，熟悉Kafka、Flume等数据采集工具；
3年以上数据平台开发经验，有高并发数据处理项目实战案例；
具备良好的系统设计能力，对数据安全与隐私保护有深入理解。

机器学习工程师

岗位职责：

参与机器学习模型的研发与部署，包括算法选型、特征工程、模型调优；
针对业务场景（如推荐系统、用户画像、风险控制）构建预测模型；
跟踪前沿AI技术，推动模型在实际业务中的规模化应用。

任职要求：

硕士及以上学历，机器学习、人工智能、数据科学等相关专业；
熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，掌握NLP、CV或推荐算法；
2年以上机器学习项目经验，有完整模型从0到1落地案例；
具备较强的工程实现能力，能独立完成模型训练与部署。

产品经理（数据方向）

岗位职责：

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深入理解用户需求，设计数据产品（如BI工具、数据分析平台）的功能与 roadmap；
协调研发、设计、运营团队，推动产品从概念到上线的全流程落地；
持续优化产品体验，提升数据产品的用户粘性与商业价值。

任职要求：

本科及以上学历，计算机、统计学或市场营销相关专业；
3年以上数据产品经理经验，熟悉数据可视化工具（如Tableau、Power BI）；
具备优秀的用户思维与产品规划能力，有成功数据产品案例者优先；
出色的沟通协调能力，能跨部门高效推进项目。

薪酬福利与职业发展

thinking data为员工提供具有竞争力的薪酬体系，包括基本工资、绩效奖金、项目提成及年终奖金，核心岗位年薪可达30万-80万，福利方面，公司覆盖五险一金、补充商业保险、年度体检、带薪年假，并设有弹性工作制、远程办公选项，兼顾工作与生活的平衡。

在职业发展上，公司建立了完善的培训体系，包括新人入职培训、专业技能进阶课程、管理能力提升计划，同时鼓励员工参与行业峰会、技术沙龙，与顶尖数据专家交流，内部晋升通道清晰，技术与管理双通道并行，优秀员工可快速成长为团队负责人或技术专家。

企业文化与团队氛围

thinking data倡导“开放、协作、创新”的价值观，团队由来自国内外知名企业（如阿里、腾讯、字节跳动）的数据专家组成，技术氛围浓厚，鼓励员工提出创新想法并付诸实践，公司定期举办黑客松、技术分享会、团队建设活动，营造轻松积极的工作环境，让每一位成员都能在团队中发挥价值、实现成长。

招聘流程

thinking data的招聘流程严格高效，主要包括简历初筛、技术面试（1-2轮）、业务面试、HR面试及Offer发放五个环节，技术面试重点考察候选人的专业能力与项目经验，业务面试侧重岗位匹配度与团队协作潜力，整个过程约2-3周，确保选拔出真正符合公司需求的优秀人才。

Thinking Data招聘，薪资待遇如何？