talkingdata作为国内领先的大数据服务提供商,在数据智能领域深耕多年，其业务覆盖金融、零售、互联网等多个行业，对人才的需求持续保持旺盛状态，近期talkingdata招聘涉及多个岗位方向，既有技术研发类核心岗位，也有产品运营类职能岗位，为不同专业背景的求职者提供了多元化的职业发展机会，从招聘要求来看，talkingdata对候选人的专业能力、行业经验及综合素质均有较高标准，体现了企业在大数据领域的技术追求和人才战略布局。
技术研发类岗位是本次招聘的重点方向,包括高级数据挖掘工程师、大数据平台开发工程师、机器学习算法专家等职位，高级数据挖掘工程师要求候选人具备计算机科学、统计学或数学等相关专业背景，硕士及以上学历优先，需熟悉数据挖掘常用算法（如分类、聚类、回归等），有3年以上大规模数据处理经验，熟练掌握Python、SQL、Hadoop、Spark等工具，同时具备金融或电商行业数据分析经验者优先，大数据平台开发工程师则侧重工程能力，要求候选人精通Java/Scala编程，熟悉分布式系统架构，有Hadoop、Kafka、Flink等大数据组件的实际部署和优化经验，能够独立完成平台架构设计和性能调优，机器学习算法专家岗位要求候选人具备深厚的算法理论功底，在深度学习、自然语言处理或推荐系统等领域有深入研究，能够将算法模型落地到实际业务场景，推动业务增长。
产品与运营类岗位同样需求旺盛,包括数据产品经理、商业分析师、用户增长运营等职位，数据产品经理要求候选人具备数据敏感性和产品思维，能够理解客户业务需求并转化为数据产品方案，熟悉数据可视化工具（如Tableau、Power BI），有SaaS产品或数据产品经验者优先，商业分析师岗位需具备较强的逻辑分析能力，能够通过数据洞察业务问题，撰写专业的分析报告，推动业务决策优化，要求有咨询公司或互联网行业商业分析经验，用户增长运营岗位则侧重实操能力，要求候选人熟悉用户生命周期管理，能够通过数据分析制定增长策略，有A/B测试、用户分层运营经验，具备良好的沟通协调能力和项目推动能力。
除了专业技能要求,talkingdata在招聘中还特别看重候选人的学习能力、团队协作精神及创新意识，对于技术研发岗位，企业会通过笔试和实际编程测试考察候选人的技术功底；对于产品运营岗位，则会重点考察候选人的业务理解能力和问题解决能力，talkingdata为员工提供了完善的培训体系和职业发展通道，包括技术沙龙、行业峰会、内部导师制等，帮助员工快速成长。
以下是talkingdata部分重点岗位的招聘要求概览：
| 岗位类别 | 具体岗位 | 学历要求 | 核心技能要求 | 经验要求 |
|---|---|---|---|---|
| 技术研发类 | 高级数据挖掘工程师 | 硕士及以上 | Python/SQL、Hadoop/Spark、数据挖掘算法 | 3年以上大规模数据处理经验 |
| 技术研发类 | 大数据平台开发工程师 | 本科及以上 | Java/Scala、分布式系统、Hadoop/Kafka/Flink | 2年以上大数据平台开发经验 |
| 技术研发类 | 机器学习算法专家 | 博士优先 | 深度学习/NLP/推荐系统、算法模型落地 | 3年以上算法研发经验 |
| 产品运营类 | 数据产品经理 | 本科及以上 | 数据分析、产品设计、Tableau/Power BI | 2年以上数据产品经验 |
| 产品运营类 | 商业分析师 | 本科及以上 | 逻辑分析、业务洞察、报告撰写 | 2年以上商业分析经验 |
| 产品运营类 | 用户增长运营 | 本科及以上 | 用户运营、A/B测试、数据分析 | 1年以上用户增长运营经验 |
相关问答FAQs：
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问：talkingdata对应届毕业生的招聘有哪些倾斜政策？
答：talkingdata对应届毕业生设有“管培生计划”，面向计算机、统计学、数学等专业的优秀本科生和研究生，提供为期6个月的轮岗培训，涵盖技术研发、产品运营等多个岗位方向，管培生将配备一对一导师，参与核心项目实践，表现优秀者可获得转正机会，企业还与多所高校建立合作，对实习表现优异的学生提供转正绿色通道。 -
问：非技术背景的求职者是否有机会加入talkingdata？
答：有机会，talkingdata除了技术研发类岗位，还设有产品、运营、市场、销售、人力资源等职能岗位，欢迎非技术背景的求职者投递，商业分析师、客户成功经理等岗位更看重候选人的行业经验、业务理解能力和沟通协调能力，企业内部设有完善的跨部门培训机制，支持员工在数据化转型背景下提升综合能力。
