帮助 Skyscanner 通过个性化和后端数据处理为我们的用户提供更有用的服务
通过处理用户行为的大量复杂数据，您的专业知识将确保我们对用户有更深入的了解，使 Skyscanner 能够为全球数百万用户提供更相关、个性化和可信赖的服务。
这不仅仅是关于搜索结果——我们的目标远不止于此，更复杂且更有回报。简单来说，您将有潜在的机会影响每一个用户接触点。
我们可以为您提供：
- 巨大的潜力影响我们的业务、人员、合作伙伴，最重要的是为数百万用户提供相关服务
- 拥有权——自由和空间被信任去做您最擅长的事情并做出重要决策
- 一个真正探索和实验的机会——开发新功能和改进当前功能和系统
- 一个绝佳的职业发展机会——复杂性、挑战和真正的多样性
您需要具备什么条件来申请？理想情况下我们希望您具备：
- 在开发和推动后端数据处理工具和解决方案的改进方面取得成功，处理连续数据的 TB 级甚至 PB 级数据
- 对机器学习的理论和实践理解；构建用户画像、推荐和预测算法；分类器
- 在数据驱动的网络经济组织中的专业经验
- 具有统计分析经验并与数据科学家合作是一个加分项
我们的技术栈包括（但不限于）：
- 主要技术：Java, Python
- 其他技术：Scala, .Net, JavaScript, CoffeeScript, Couchbase, RabbitMQ, SQL, SQL Server, Graphite
- 开源数据处理技术如 Kafka, Spark, Mesos, Storm, Hadoop, HDFS
- Apache Samza, Elastic Search, Logstash, Kibana, AWS Redshift, AWS DynamoDB, PostgreSQL, PostGIS, OpenTSDB, AWS EMR, Protocol Buffers, Thrift, Parquet, Mesos, Docker
有关 Skyscanner 工程的更多详细信息，您可以查看我们的工程博客——CodeVoyagers，并在 Twitter 上关注 Skyscanner Engineering @CodeVoyagers。
