talkingdata作为国内领先的数据智能服务机构，其上海分公司的招聘活动一直备受行业关注，上海作为中国经济中心和创新高地，聚集了大量互联网、金融、科技企业，talkingdata在上海的业务布局涵盖金融、零售、汽车、文娱等多个领域，需要大量复合型数据人才加入，从招聘需求来看，上海团队的技术岗位占比超过60%，包括数据开发工程师、算法工程师、数据科学家等核心职位，其中对Python、Hadoop、Spark等技术的掌握是基本要求，同时熟悉机器学习、深度学习框架的候选人更具竞争力，业务岗位方面，数据分析师、咨询顾问等职位需要候选人具备行业洞察力和数据解读能力，金融科技方向的岗位还要求对风控模型、用户画像有实践经验。
在学历与经验要求上，技术类岗位普遍要求本科及以上学历，硕士及以上学历占比约40%，知名院校计算机、数学、统计专业背景的候选人更受青睐；初级岗位要求1-3年相关经验，资深岗位则需5年以上行业经验，且有团队管理或项目主导经历，福利待遇方面，talkingdata上海提供行业内具有竞争力的薪酬，包括年终奖、项目奖金、股票期权等，此外还补充医疗保险、年度体检、带薪年假、弹性工作制等福利，为员工营造了良好的工作环境，公司注重人才培养，定期组织技术分享会、行业峰会，鼓励员工参与外部培训和认证,支持职业发展路径规划。
招聘流程通常包括简历初筛、笔试（技术岗需编程测试或算法题）、多轮面试（技术面+业务面+HR面），最终通过综合评估发放offer，技术面试侧重考察候选人的算法能力、项目经验和解决问题的思路，业务面试则关注行业认知和沟通协作能力，对于应届生，talkingdata上海设有“管培生计划”，通过轮岗机制培养未来的业务骨干，要求 candidates 具备扎实的基础知识和快速学习能力。
以下是部分重点岗位的招聘需求概览：
| 岗位类别 | 具体职位 | 学历要求 | 经验要求 | 核心技能要求 |
|---|---|---|---|---|
| 技术类 | 数据开发工程师 | 本科及以上 | 3-5年 | 精通Java/Python，熟悉Hadoop/Spark生态，有大数据平台搭建经验 |
| 技术类 | 算法工程师 | 硕士及以上 | 2-3年 | 掌握机器学习算法，熟悉TensorFlow/PyTorch，有推荐系统或风控模型落地经验 |
| 业务类 | 数据分析师 | 本科及以上 | 1-3年 | 熟练使用SQL、Tableau，具备数据可视化能力，有零售或金融行业经验优先 |
| 业务类 | 咨询顾问 | 本科及以上 | 3-5年 | 具备行业报告撰写能力，熟悉数据驱动决策方法，有咨询公司或互联网企业背景优先 |
加入talkingdata上海团队，意味着有机会接触前沿的数据技术和多元化的行业场景，与顶尖的数据专家共事，在数据智能浪潮中实现个人价值，公司始终秉持“数据改变企业决策，数据驱动产业创新”的使命，致力于为企业和政府提供全方位的数据智能服务，而上海团队作为其战略布局的重要支点，正持续吸纳优秀人才,共同推动数据智能产业的发展。
FAQs
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问：talkingdata上海对应届生招聘有哪些具体要求？
答：对应届生，talkingdata上海主要考察 candidates 的专业基础、学习能力和综合素质，计算机、数学、统计、数据科学等相关专业优先，要求掌握至少一种编程语言（如Python/Java），熟悉数据结构、算法等基础知识；有相关实习经历、参与过数据类项目或竞赛获奖者更具优势；良好的沟通表达能力和团队协作精神也是重要考量因素。 -
问：技术岗位的面试流程中，编程测试通常考察哪些内容？
答：技术岗位的编程测试一般包括2-3道算法题，涉及数组、字符串、链表等基础数据结构，动态规划、贪心算法等常见算法思想，难度中等偏上；部分岗位可能增加SQL查询题或大数据场景设计题，考察 candidates 的实际工程能力；测试时长通常为60-90分钟，支持多种编程语言，建议 candidates 提前刷题巩固基础,并注重代码的效率和规范性。
