CarbonData招聘,哪些岗位最缺人?

carbondata 招聘随着大数据技术的飞速发展,企业对高效、可靠的数据存储与分析工具的需求日益增长,CarbonData作为一款开源的、高性能的大数据数据格式,在业界得到了广泛应用,为了进一步推动CarbonData技术的创新与落地,我们正在积极招募各类优秀人才,共同探索大数据技术的边界,为企业数字化转型提供强有力的技术支撑。

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(图片来源网络,侵删)

CarbonData技术概述与应用场景

CarbonData是由Apache软件基金会孵化的开源项目,专为大数据场景设计,具备高压缩比、高性能查询、实时流批一体等特性,它支持PB级数据的存储与秒级分析,适用于金融、互联网、制造、零售等多个领域,在金融风控领域,CarbonData可帮助机构快速构建实时风险监测系统;在互联网行业,它能支撑用户行为分析、个性化推荐等场景的高并发查询需求;在制造业,通过结合物联网数据,CarbonData可实现设备故障预测与生产优化。

招聘岗位及职责

我们正在寻找对大数据技术充满热情、具备扎实专业能力的人才加入团队,具体岗位包括:

CarbonData核心开发工程师

岗位职责

  • 参与CarbonData内核模块的设计与开发,包括存储引擎、查询优化、索引机制等;
  • 解决CarbonData在高并发、大数据量场景下的性能瓶颈,提升系统稳定性;
  • 与社区团队协作,推动CarbonData版本的迭代与开源贡献。
    任职要求
  • 计算机相关专业本科及以上学历,3年以上大数据开发经验;
  • 熟悉Java、Scala编程语言,深入理解Hadoop、Spark生态;
  • 具备分布式系统开发经验,对数据存储与优化有深入研究者优先。

大数据架构师

岗位职责

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  • 负责企业级大数据平台架构设计,基于CarbonData构建一体化数据解决方案;
  • 结合业务需求,优化数据模型与存储策略,提升数据查询效率;
  • 制定数据治理与安全规范,保障数据资产的高效与安全。
    任职要求
  • 5年以上大数据架构设计经验,主导过PB级数据平台建设;
  • 熟悉CarbonData、Hive、Kudu等存储技术,具备技术选型与落地能力;
  • 具备良好的沟通能力,能深入理解业务需求并转化为技术方案。

数据分析师(CarbonData方向)

岗位职责

  • 基于CarbonData平台进行数据建模与分析,挖掘业务价值;
  • 设计并开发数据报表与可视化看板,为决策提供数据支持;
  • 协助业务部门优化数据使用流程,提升数据分析效率。
    任职要求
  • 统计学、数学等相关专业背景,2年以上数据分析经验;
  • 熟练使用SQL、Python(Pandas、NumPy),了解Spark SQL者优先;
  • 具备业务敏感度,能从数据中发现问题并提出解决方案。

开源社区运营专员

岗位职责

  • 负责CarbonData社区的用户运营与开发者生态建设;
  • 组织技术分享、线上/线下活动,提升社区活跃度;
  • 收集用户反馈,推动社区版本优化与问题解决。
    任职要求
  • 1年以上开源社区运营经验,熟悉GitHub、邮件列表等社区工具;
  • 具备良好的沟通协调能力,对大数据技术有一定了解;
  • 英语读写流利,能协助处理国际社区事务。

我们提供的发展机会与福利

加入我们,您将获得:

  • 技术成长:接触前沿的大数据技术,参与开源项目开发,与行业专家共事;
  • 职业发展:完善的晋升机制,提供技术与管理双通道发展路径;
  • 培训支持:定期组织内部培训、外部技术交流,助力能力提升;
  • 福利保障:具有竞争力的薪酬、五险一金、年度体检、团队建设基金等;
  • 灵活办公:部分岗位支持远程办公,平衡工作与生活。

招聘流程

  1. 简历投递:通过官方招聘渠道或社区邮箱提交简历;
  2. 技术面试:包括笔试、技术面(1-2轮),重点考察专业能力与项目经验;
  3. 综合面试:与部门负责人沟通,了解职业规划与团队匹配度;
  4. Offer发放:通过面试后发放录用通知,协商入职时间。

如何加入我们

如果您对CarbonData技术充满热情,渴望在大数据领域深耕细作,欢迎加入我们的团队!请将个人简历发送至招聘邮箱:hr@carbondata.org,邮件主题请注明“应聘岗位-姓名-联系方式”,我们期待与您共同推动大数据技术的创新与发展,为企业数字化转型贡献力量!

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相关问答FAQs

Q1:CarbonData与其他大数据存储格式(如Parquet、ORC)相比,有哪些核心优势?
A1:CarbonData的核心优势在于其“多维模型+索引+列式存储”的设计,支持高压缩比(比Parquet节省30%-50%存储空间)、复杂条件查询(如多维度过滤、聚合查询)性能更优(查询速度提升2-5倍),且具备流批一体能力,可同时支持实时数据写入与离线分析,CarbonData与Spark生态深度集成,用户无需额外学习成本即可上手使用。

Q2:非开源社区背景的候选人,如何快速了解CarbonData并参与开发?
A2:我们为新人提供了完善的培养机制:通过官方文档(carbondata.apache.org)和GitHub仓库了解项目架构与代码规范;参与内部CarbonData技术培训,由资深工程师指导核心模块原理;从修复简单Bug、优化测试用例等任务入手,逐步参与核心功能开发,团队鼓励新人提问,并安排导师一对一辅导,帮助快速融入社区与项目。

文章来源网络,作者:运维,如若转载,请注明出处:https://shuyeidc.com/wp/443988.html<

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