物流数据运维工程师

一、岗位职责
1. 数据运维与治理
负责海量数据的运维治理工作，管理数千个抽数任务、聚合表、宽表及数据分析/报表任务，保障数据任务的稳定运行与高效调度。
持续优化数据链路，提升数据处理的效率与质量，承担部分数据应用开发工作。
2. 数据一致性管理与核对
负责物流WMS系统与外围系统（EBS、CIS、Order等）之间库存及流水的一致性核对分析，确保跨系统数据准确、一致。
保障库存健康度、数据流通顺畅性及准确性，支撑财务结算对业务数据的可靠依赖。
3. 业务数据分析与支持
深入理解物流、仓储、订单等业务场景，主动对接业务部门需求，开展专题数据分析，输出分析报告与优化建议。
协助业务团队定位运营问题（如库存差异、订单异常、流程瓶颈等），通过数据手段提供诊断与决策支持。
沉淀业务分析思路与指标体系，推动关键业务指标的标准化与可视化，提升数据驱动的决策效率。
4. BI报表开发与赋能
基于SmartBI平台，实现看板类、表格类报表的开发与维护，满足业务监控与分析需求。
赋能业务团队，支持其自主完成看板及报表的落地应用，提升业务侧数据自助分析能力。
5. 智能化应用与创新
探索并应用AI智能体等前沿技术，创新工作方式，提升数据运维、核对、开发等环节的效率。
结合实际业务场景，利用AI能力解决业务问题，推动数据智能化落地。
二、任职要求
1. 硬性要求
熟练掌握 MySQL，具备扎实的SQL编写、调优及数据库运维能力。
熟悉 Spark、Hive 等大数据生态组件，能够独立完成数据处理任务的开发、调度与优化。
具备数据运维相关经验，能够应对海量数据场景下的稳定性、性能及治理问题。
2. 加分项
掌握 MyBatis 框架，具备Java后端开发能力。
熟悉 Python 或 Java，能够编写脚本或程序辅助数据处理、自动化运维及工具开发。
有物流、仓储、供应链等领域数据工作经验者优先。
了解 SmartBI 或其他BI工具，具备报表开发经验者优先。
对 AI智能体 等前沿技术有探索兴趣或实践经验者优先。
3. 综合素质
具备良好的逻辑思维与问题分析能力，能够独立定位并解决数据链路中的问题。
沟通协作能力强，能够与业务、财务、开发等多方有效协同。
责任心强，注重数据质量与细节，具备主动优化意识。