在现阶段这样一个数据技术和市场导向型的社会
了解一个职位最好的办法就是看各家所需
所以了解每个公司的工作要求
就是对了解这个职位最好的了解
数据应用学院为大家呕心沥血整理了一组最新
各大公司的大数据工程师（Big Data Engineer)
Job Description
今天用码农式最简洁的交流方式为大家
献上一篇
有营养的文章
下面是几个为大家整理出来的

大公司的 Job Description
1
Amazon Studios, Santa Monica
       Data Engineer, 544395
特色:构架,建造和支持分析平台; 拥有设计，创造和管理超大型数据库。
设计以及实施可扩张的解决方案.
技能点:数据库模型, Spark, Hive, Python, 
MapReduce, ETL
2
Amazon
Data Engineer, 524398
特色:智能安全组，建造和管理复杂数据流水线，
优化Petabyte级别数据仓储，多来源渠道数据获取和整理
技能点: Big Data Technologies 
(Hadoop, Hive,Hbase, Pig, Spark, etc.)
3
Amazon
Data Engineer, 560218
特色: 零售组；寻找有才的，机智的数据工程师来自己开始
着手建造一个牛掰的商业回报分析系统
技能点:Big Data Technologies 
(Hadoop, Hive,Hbase, Pig, Spark, etc.) 
At least one modern programming language
(Python, Ruby, Java, etc)
4
Airbnb
Data Infrastructure Engineering, 12002
特色: 实时数据流构架，集群管理，
数据流管理，机器学习平台.
技能点:Kafka, Hadoop, Hive, Presto, 
Spark, and also write our own; 
Working with data at the petabyte scale
5
eBay
Data Engineer, ~E732025C61
特色: 设计scalable的实时以及批量数据处理系统构架,
负责Hadoop-based的数据平台,设计健康可持续发展的公司系统数据构架
技能点: Hadoop ecosystem and Linux environments, 
Experience with Big Data technologies 
(e.g. MapReduce, Spark,Storm, Hive, Impala, Pig, Kafka, Elastic Search) 
and workflow scheduling (e.g.Jenkins, Oozie)
6
Facebook
Data Engineer, Data & Analytics组
特色: 构架, 设计一流的数据流水线,
设计建造并上线极高效率
和可靠的框架来移动Ridiculously Large的数据仓库
技能点: LAMP, Hive, Java/Python
7
Google
Big Data Engineer, Google Cloud
特色: 为产品建立roadmap和关键project milestones. 
管理和维护Google Cloud
技能点: Experience with data processing software (such as Hadoop, Spark, Pig, Hive) and open source software (such as Cassandra, MongoDB, RabbitMQ, NGINX, Redis, Elasticsearch) along with data processing algorithms (MapReduce, Flume).
8
Linkedin
Data Engineer
特色: 为business flow设计和制作数据仓库、流水线、
寻求BigData Stack的最佳实践优化数据迁移
技能点: Experience in the Big Data space
(Hadoop Stack like M/R, HDFS, Pig, Hive, Flume, Sqoop, etc.
9
Microsoft
Data Engineer, 1055621
特色: 设计，开发大规模，大容量，高性能数据分析平台，
将商业需求转化为数据构架
技能点: big data systems ﴾COSMOS/ADL,Scope/Hive, SQL, Python﴿, esp. in cloud environments.
10
Netflix
Senior Data Engineer, Content Analytics
特色: 建造一个大型的、丰富的、充满内容和智慧的netflix数据集，
建立相关部门之间的紧密连接
技能点: Batch‐driven ETL over distributed data 
(e.g. Hadoop, Spark, and MPP databases)

看了这么多干货
还在为即将到来的秋招感到焦头烂额？
赶快来听听小猎子为您推荐的
来自数据应用学院 耶鲁大牛的公开课
公开课：如何短时间高效刷LeetCode来准备CS面试?
时间:  08/05/2017

       Saturday

        PST 10: 00am--11: 30am

讨论内容
1.    LeetCode in Interview.
2.    Value of LeetCode.
3.    Language to choose.
4.    How to prepare a tech interview.
5．  Example: DP on LeetCode
6.    Q&A环节
面向对象
有一定理工科背景，会简单编程，CS、EE等专业的同学。
嘉宾背景

Edward
毕业于Yale, 长期于硅谷资深程序开发,知名Python教学丛书中文译作者. 具有丰富算法以及LeetCode经验. 

如何报名
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