【订单类型】 家庭保洁 【年龄限制】 20到50岁 【薪资待遇】 1-前三个月试用期保底4000元，每单提成80元，固定年卡(包年)每单提成110元。 2-试用期后保底4000元不变，每单提成90元，固定年卡(包月)每单提成120元 【上户日期] 近期【急需】 【工作地址] 离家近，就近分配原则 【订单描写】 上班时间:上午8点到12点(加班17.5元/时) 下午2点到6点(加班20元/时) 注:每天两单 开荒保洁每平方4元 【岗位要求】 1-新人试用期月休不得超过4天 2-有效投诉不得超过2起 3-工作地址就近安排原则 4-会手机，导航， 【新人培训机制】 共计培训7天， 前3天理论培训， 后3天跟师傅现场培训，跟师傅现场培训补贴30元/单，一天2单。 ，只有补贴 联系电话:

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招聘开荒保洁1000人 工作内容：小区室内、公共区域开荒保洁。 工作时间：8：00-18：00午休一小时 工资待遇：130＋10元餐补/天，不包住，工资现结 工作要求：男女不限，18-55岁，保洁经验优先，不耍滑，需要自带工具，必须连做14天，有可能提前结束。 联系：

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贵州贵阳白云区，8号开始白云区开荒保洁多名 工作内容：小区室内、公共区域开荒保洁。 工作时间：8：00-18：00午休一小时 工资待遇：130＋10元餐补/天，不包住，工资现结 工作要求：男女不限，18-55岁，酱油活路，不偷懒耍滑就行了，带个扫把灰斗就可以，连做10-14天都行，有可能提前结束。 联系：

后天110平米开荒保洁，到手480块钱，后天有时间出来接单。

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工作内容： 1.负责地勘钻探作业，确保工程质量和进度; 2.与团队成员协作，完成钻探任务; 3.遵守安全规范，确保作业安全; 任职要求: 1.掌握地质学基础知识，包括地质构造、地层学等; 2.工作仔细认真，吃苦耐劳。 其他要求:3-5年工作经验 工资待遇:13-14W/年，包吃包住、缴纳社保。 工作地点:贵州、四川、新疆、浙江。

任职要求 1)硬性技能要求 编程语言与架构：5年及以上Java后台开发经验，精通Java基础（集合、多线程、JVM调优、IO/NIO），深入理解SpringBoot、SpringCloud微服务架构原理，具备微服务架构设计与调优经验。 大数据组件深度经验 a.精通Kafka原理与应用，具备集群架构设计、分区策略优化、消息可靠性保障、⾼并发场景调优实战经验，能独⽴解决Kafka消息积压、重复消费、分区不均等问题。 b.精通hive/PostgreSQL/clickhouse，具备分布式表设计、索引优化、查询性能调优、分库分表⽅案落地经验，能针对TB级数据场景设计高效存储与查询方案。 c.熟悉Hadoop、Spark、Flink等计算框架，具备实时/离线数据处理、ETL架构设计经验者优先。 技术能⼒：精通Linux系统，熟练使用Shell/Python脚本进行运维自动化与数据处理；具备扎实的数据库建模能力，理解数仓分层（ODS/DWD/DWS/ADS）设计理念；具备分布式系统问题排查能力，能通过日志、监控定位并解决性能瓶颈、稳定性问题。 工程化能力：精通Git、Maven/Gradle，熟悉CI/CD流程，具备自动化部署、容器化（Docker/K8s）经验者优先；具备良好的代码评审能力，能识别代码中的性能、安全、扩展性问题。 2)软技能要求 具备极强的需求分析与逻辑思维能力，能将复杂业务需求转化为清晰的技术方案。 具备优秀的跨团队沟通协调能力，能推动跨部门项目落地。 具备技术领导力，能带领团队攻克技术难点，推动技术创新与沉淀。 具备前瞻性思维，能预判技术风险并制定应对方案。 核心岗位职责 1)架构设计与技术决策 主导数据中心整体技术架构设计，包括数据链路（采集-存储-计算-服务）、微服务架构、大数据组件集群架构，输出架构设计文档并推动落地。 负责技术选型决策，针对Kafka、hive、PostgreSQL、flink、clickhouse等组件的集群部署、高可用方案、性能优化方向进行评估和确定。 牵头解决数据中心建设中的核心技术难点，如海量数据存储性能瓶颈、高并发数据服务稳定性问题、实时/离线数据融合方案等。 2)数据服务与组件深化开发 负责核心数据服务的架构设计，指导团队完成RESTfulAPI、RPC接口的开发，保障接口的高性能、高扩展性。 主导大数据组件的二次开发与深度调优，例如Kafka消息积压治理、hive小文件合并处理、海量数据查询笛卡尔积深度优化、flink流任务谓词下推导致的数据不一致问题优化、PostgreSQL分库分表方案落地。 参与数据资产管理平台、任务调度系统等核心后台系统的方案设计，把控核心模块的开发质量。 3)团队指导与技术沉淀 指导中级、初级工程师的开发工作，参与代码评审，规范团队编码标准与技术方案。 沉淀数据中心建设的技术方法论，输出组件调优手册、架构设计规范、故障排查指南等文档。 跟踪大数据领域前沿技术（如Flink实时计算、湖仓一体架构），引入成熟方案优化现有数据中心架构。 4)跨团队协作与方案落地 与业务部门、运维团队、数据分析团队深度协作，梳理业务数据需求，推动数据链路打通与数据质量提升。 参与重大项目的立项与评审，保障技术方案的可行性与合理性。

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