在数字化转型浪潮中，数据已成为企业核心资产。OKX作为全球领先的加密货币交易平台及Web3生态系统，致力于通过数据驱动决策，提升产品与服务体验。其数据团队全面负责数据技术选型、架构设计、数据处理及商业智能分析，现正招募数据工程师，共同构建未来金融数据基础设施。
团队使命与职责
OKX数据团队涵盖数据工程师、数据分析师与数据科学家，端到端负责数据全生命周期管理，包括数据采集、ETL处理、数据仓库建设及数据服务开发。作为团队核心成员，数据工程师将运用先进数据技术，支持公司产品优化与证据化决策。
核心工作内容
- 设计与构建数据管道：开发高容错、高效率的批处理与实时流数据处理管道。
- 云上数据架构设计：基于行业标准工具，规划并实施云端数据基础设施。
- 敏捷项目管理：以敏捷思维执行数据项目，确保快速迭代与交付。
- 规模化框架开发：构建软件框架以解决大规模数据问题。
- 跨职能协作：与产品经理、软件工程师、数据分析师及数据科学家紧密合作，打造可扩展的数据驱动平台与工具。
- 数据质量管理：通过数据标准实施保障数据完整性与可扩展性，改进数据验证与监控流程，预防并快速定位问题。
- 产品与服务优化：识别并测试内外部机会，持续提升产品与服务品质。
职位要求
基本资格
- 计算机科学本科及以上学历，或具备同等专业经验。
- 熟练掌握Spark、Flink等数据处理工具。
- 具备批处理与流数据管道实施经验。
- 精通Python/Go/Scala/Java中至少一门编程语言。
- 深入理解SQL与NoSQL数据库，包括性能调优与故障排查。
- 熟悉Git、Docker、k8s等DevOps工具。
- 拥有云平台（如AWS、阿里云、GCP、Azure）使用经验。
- 熟练运用SQL，掌握窗口函数、聚合函数及用户自定义函数等高级特性。
- 具备端到端数据解决方案的成功实践经验，涵盖数据采集、存储、提取与分析。
- 自我驱动、创新思维、团队协作能力佳，具备良好沟通与表达技能。
- 英语流利，能胜任书面与口语交流。
优先考虑条件
- 具有金融科技、电子商务、SaaS、广告科技或数字钱包行业经验。
- 拥有跨办公室、跨时区团队协作经验者优先。
- 熟悉Amplitude/Tableau/QlikView等大数据工具，或阿里云DataWorks、MaxCompute、Hadoop、Hive、Spark、HBase者更佳。
为什么加入OKX？
OKX自2017年起服务全球用户，覆盖超180个国际市场，拥有逾2000万客户信任。除加密交易应用外，其Web3钱包MetaX支持用户探索NFT、元宇宙及GameFi与DeFi代币交易，持续推动金融平等与教育普及。数据团队作为公司核心支柱，提供广阔的技术挑战与职业成长空间。
常见问题
1. 数据工程师团队的主要技术栈是什么？
团队主要使用Spark、Flink处理数据，Python/Go/Scala/Java进行开发，并依托云平台与DevOps工具实现高效部署与管理。
2. 该职位是否需要金融行业背景？
金融科技经验优先但不是必需，团队更关注数据处理能力、工程实践与跨领域协作技能。
3. 团队的工作模式是集中式还是分布式？
OKX团队支持跨时区协作，优先考虑具有分布式团队经验的候选人，但同样重视沟通与自我管理能力。
4. 职位对英语能力有何具体要求？
需要流利的书面与口语英语，以支持全球团队协作与项目交流。
5. 数据团队如何保障数据质量与安全性？
通过制定数据标准、实施验证流程、建立监控体系及快速响应机制，确保数据完整性与系统可靠性。
6. 该岗位的职业发展路径如何？
数据工程师可向技术专家架构师或团队管理者方向发展，参与前沿数据项目与Web3生态建设。