在数字化转型加速的今天，数据工程师已成为科技行业的重点人才。作为全球领先的 Web3 和数字资产服务平台，OKX 的数据团队致力于构建高效、可靠的数据架构，赋能全球业务决策与产品创新。
团队使命与目标
OKX 数据团队全面负责集团数据技术选型、架构设计、数据接入、存储、处理、可视化及商业智能分析。团队由数据工程师、数据分析师和数据科学家组成，具备端到端的数据全生命周期管理能力，覆盖数据采集、处理、仓库构建与服务化输出。
加入这一团队，您将在真实的海量数据场景中，运用先进的数据技术推动业务决策科学化，持续提升产品体验与服务品质。
核心岗位职责
作为 OKX 的数据工程师，您将承担以下关键任务：
- 设计与构建高容错、高效率的批处理和实时数据流水线；
- 基于行业标准工具，在云平台上架构数据基础设施；
- 以敏捷开发方式推进项目落地；
- 开发软件框架以解决大规模数据问题；
- 与产品、研发、分析和算法团队紧密协作，共建数据驱动平台与工具；
- 强化数据质量管理，制定数据标准，完善校验与监控机制，确保数据的完整性与可扩展性；
- 识别并验证提升产品与服务质量的内外部机会。
基本任职要求
我们期待您具备以下背景与能力：
- 拥有计算机科学本科及以上学历，或具备相当的专业经验；
- 熟练掌握 Spark、Flink 等大数据处理工具；
- 具备批流一体数据流水线的实战经验；
- 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，掌握性能调优与故障排查方法；
- 熟悉 Git、Docker、Kubernetes 等 DevOps 工具；
- 具备云平台（如 AWS、阿里云、GCP、Azure）使用经验；
- 精通 SQL，能够灵活运用窗口函数、聚合函数及自定义函数；
- 拥有数据接入、存储、提取与分析的全链路实战经验；
- 具备自驱力、创新思维和良好的沟通表达能力；
- 英语读写流畅。
优先考虑条件
符合以下条件的候选人将更具竞争力：
- 有金融科技、电子商务、SaaS、广告技术或数字钱包行业经验；
- 具备跨国或多时区团队协作经验；
- 熟悉 Amplitude、Tableau、QlikView 等数据分析工具，或阿里云 DataWorks、MaxCompute、Hadoop、Hive、Spark、HBase 等大数据生态组件。
如果您希望在一个技术驱动、全球协作的环境中不断突破，👉 立即探索数据工程师的更多职业机会，开启您的未来职业之路。
常见问题
Q1: 数据工程师在 OKX 主要使用哪些技术栈？
A: 团队主要依赖 Spark 和 Flink 进行数据处理，使用多种云平台及大数据工具，技术环境覆盖实时计算、数据仓库与 DevOps 工具链。
Q2: 是否需要全程使用英语工作？
A: 团队协作和文档撰写需使用英语，因此流利的英语沟通能力是基本要求。
Q3: 该岗位是否接受远程工作？
A: 具体工作模式需根据团队实际安排确定，建议在后续流程中与招聘团队确认。
Q4: OKX 数据团队的主要业务方向有哪些？
A: 团队覆盖交易数据、风控、用户行为分析、区块链数据等多个领域，支持全球多业务线的数据需求。
Q5: 哪些特质更容易在团队中脱颖而出？
A: 我们尤其看重候选人的自驱力、技术扎实度、跨团队协作能力和业务洞察力。
Q6: 未来职业发展路径如何？
A: 数据工程师可向技术专家、架构师或团队管理者等多个方向发展，OKX 提供丰富的内外部培训与晋升机制。
我们坚信，技术能够重塑未来。OKX 作为行业创新者，致力于为每一位员工提供广阔的发展平台与全球视野。如果您热爱数据技术、追求极致、乐于协作，欢迎加入我们，共同打造下一代金融科技基础设施。