职位描述 1、搭建多源数据采集管道（网络/DB/API），支持自动接入、增量同步与异常监控，入湖入仓分层管理。 2、进行数据清洗与标准化（错/重/缺处理），落地规范化 ETL/ELT，并做好元数据与血缘记录。 3、制定标注规则与质检机制（抽检、交叉验证），将质量指标接入数据管道并优化查询与复用。 4、用复述/同义替换/语序调整与生成式 AI/规则引擎做数据增强，批量并行执行并评估效果。 5、与算法/研发/运维协作，开发简易后端接口与工具，沉淀最佳实践提升团队效率。 岗位要求： 1、本科及以上，计算机/数据相关专业；理解 NLP 基础与大模型后训练流程与数据要求。 2、精通 Python，熟练 Pandas/NumPy/Spark/Flink；会 FastAPI/Flask/Spring Boot 至少其一。 3、了解前端基础（Vue/React/HTML/CSS/JS），能与前端配合完成工具界面调试。 4、熟悉 MySQL/PostgreSQL/MongoDB 至少其一，具备数据建模与性能优化意识。 5、1–3 年数据处理/数据工程经验；有 LLM 标注/增强/合成/工程化或数据仓库、采集管道、数据工具经验者优先。 6、具备数据质量评估与问题定位能力，能快速排查管道/存储/前后端问题；善于沟通协作，学习力强、对 AI 充满热情，能写清晰的技术文档。 笔试题：https://vv7tzgd11g.feishu.cn/wiki/DqM7wb6ZUitp6Nk7kz3cFMJOnFb?from=from_copylink 详细项目说明也可看需求文档：https://admin-property.feishu.cn/wiki/L3qBwxq4UindYHkhNmrcj8B2nsh?from=from_copylink

一、核心定位 聚焦「数据应用落地」，以 Python 后端开发为核心，兼具数据处理能力与大模型基础认知，不需要纯数据平台搭建（不需要如 Kafka 集群部署、数据湖仓架构设计）经验，侧重 “数据工具使用 + 后端接口开发 + 大模型应用落地”。 二、硬性条件 学历专业：本科及以上，计算机、软件工程、数据相关专业优先； 工作经验：1-3 年 Python 后端开发经验，有数据应用类项目实操经历（非纯数据平台搭建）； 地域适配：北京、成都两地均可。 三、加分项（核心竞争力） 1、有大模型相关全栈项目经验（如调用 OpenAI / 阿里云等主流大模型 API 开发应用、搭建 Agent 系统、大模型数据交互类项目）； 2、具备前端基础（Vue/React 等），能独立完成简单数据应用的前后端联调； 3、有 NLP 相关数据处理或应用开发经验（如文本数据清洗、语义检索）； 4、熟悉大模型应用相关工具链（如 LangChain、RAG 技术栈）。 业务原话： 注意到近期推荐的候选人偏向纯数据工程（如Kafka专家），但我们实际需要的是一名懂数据应用的Python后端开发工程师，而非搭建数据平台的人。具体来说，我们希望他熟练掌握 1、Python及Flask/Django框架； 2、有接入和使用MySQL/MongoDB/HDFS/Milvus等数据工具的经验； 3、能熟练运用Pandas/NumPy处理数据，并对大模型有基本认知。