在当今数字化浪潮席卷全球的时代，数据已成为驱动商业决策、优化用户体验、甚至引领科学突破的核心力量。“奇妙数据”作为一家专注于数据智能与创新应用的前沿企业，正以开放包容的姿态广纳贤才，致力于通过数据技术的深度挖掘与应用，为各行业带来颠覆性的价值变革，我们相信，每一位数据领域的探索者都能在这里找到施展才华的舞台,共同书写数据时代的奇妙篇章。
“奇妙数据”的团队汇聚了来自计算机科学、统计学、数学、人工智能等领域的顶尖人才，我们以“让数据创造无限可能”为使命，深耕于金融、医疗、电商、制造等多个垂直行业，通过大数据分析、机器学习、自然语言处理等核心技术，为客户提供从数据采集、清洗、建模到可视化落地的全流程解决方案，你将与行业大牛并肩作战，接触最前沿的数据项目，参与从0到1的产品孵化,在实践中不断提升专业能力与行业洞察力。
在招聘需求方面，我们目前重点覆盖数据科学、数据工程、产品研发及业务分析等多个方向，数据科学家岗位要求 candidates 具备扎实的统计学和机器学习理论基础，熟练掌握Python、R等编程语言，有大规模数据处理和模型落地经验者优先；数据工程师则需要精通Hadoop、Spark、Flink等大数据框架，熟悉数据仓库设计与ETL流程，能够构建高效稳定的数据管道；产品研发团队寻找热爱技术、擅长创新的工程师，要求具备良好的算法基础和工程能力，有分布式系统开发经验者更受青睐；而业务分析师则需兼具数据敏感性与商业洞察力，能够通过数据挖掘发现业务痛点，为决策提供 actionable insights，我们重视候选人的学习能力、团队协作精神以及对数据技术的热情，学历背景固然重要,但解决问题的能力和创新思维更是我们看重的核心特质。
为了帮助大家更清晰地了解各岗位的具体要求,以下为部分核心岗位的职责与技能概览：
| 岗位名称 | 核心职责 | 任职要求 |
|---|---|---|
| 数据科学家 | 设计并实现机器学习模型，解决业务中的预测、分类、聚类等问题；优化模型性能，推动模型落地 | 硕士及以上学历，计算机、统计学等相关专业；3年以上机器学习项目经验；熟悉常用算法框架 |
| 数据工程师 | 构建和维护大数据平台，设计数据架构；开发ETL流程，保障数据质量与安全 | 本科及以上学历，计算机相关专业；2年以上大数据开发经验；精通至少一种分布式计算框架 |
| 高级算法工程师 | 负责核心算法的研发与优化，如图像识别、自然语言处理等；跟踪前沿技术，推动技术创新 | 博士优先，有顶级会议论文发表经历；精通深度学习框架，有大规模算法部署经验 |
| 业务分析师 | 深入理解业务需求，通过数据分析提出解决方案；撰写分析报告，支持战略决策 | 本科及以上学历，有咨询、互联网行业经验；熟练使用SQL、Tableau等工具；优秀的沟通能力 |
加入“奇妙数据”，你将获得富有竞争力的薪酬福利体系、灵活的工作机制、完善的职业发展通道以及浓厚的技术创新氛围，我们鼓励员工持续学习，定期组织内部技术分享、外部培训及行业交流活动，同时为优秀人才提供股权激励、项目奖金、弹性工作等多元化福利，你不仅能够参与改变世界的项目，更能与一群志同道合的伙伴共同成长,实现个人价值与企业发展的双赢。
“奇妙数据”始终相信，人才是企业最宝贵的财富，我们期待你的加入，用数据的力量探索未知，用创新的思维点亮未来，共同开启数据驱动的奇妙旅程，如果你对数据充满热情，渴望在技术浪潮中乘风破浪，“奇妙数据”就是你施展才华、实现梦想的最佳平台，立即投递简历,让我们携手用数据创造更多可能！
FAQs
Q1：加入“奇妙数据”后，公司会提供哪些培训机会帮助员工成长？
A1：“奇妙数据”为员工构建了完善的培训体系，包括内部技术分享会（每周由资深工程师或科学家前沿技术主题）、外部专业培训（支持参加行业峰会、认证课程，如AWS、Google Cloud等）、导师制（为新员工配备一对一导师，提供职业规划与技术指导）以及专项技能提升计划（针对岗位需求提供Python、机器学习、大数据框架等定制化培训），公司每年设立学习基金，鼓励员工自主参与优质课程学习,助力员工在数据领域持续精进。
Q2：“奇妙数据”对候选人的学历和工作经验是否有严格要求？非科班出身但有数据项目经验的人有机会吗？
A2：“奇妙数据”重视候选人的实际能力与创新潜力，而非仅仅局限于学历背景，虽然部分技术岗位对学历有基本要求（如数据科学家通常需硕士以上学历），但我们更关注候选人的技术实力、项目经验及解决问题的能力，对于非科班出身的候选人，若具备扎实的数据分析技能、丰富的实战项目经验（如参与开源项目、独立完成数据建模案例等），并通过了技术面试环节，同样有机会获得录用机会，我们相信，热爱与努力是数据领域最珍贵的品质，欢迎所有对数据充满热情的“跨界人才”加入。
