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崗位7
崗位描述:
排查和解決搬遷工程中遇到的Oncal、運(yùn)維問題崗位要求:
有一定的大數(shù)據(jù)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，能夠協(xié)助排查大數(shù)據(jù)相關(guān)問題熟悉python、shell等其中一門編程語言，具備腳本開發(fā)能力理解、溝通能力強(qiáng)，最好有跨團(tuán)隊(duì)橫向溝通、協(xié)作經(jīng)驗(yàn)
崗位8
最好以前是數(shù)倉(cāng)開發(fā)，轉(zhuǎn)型做技術(shù)支持
崗位職責(zé)：
大型java后端運(yùn)維背景
負(fù)責(zé)搬遷工具的用戶支持、問題排查和系統(tǒng)運(yùn)維等工作，沉淀工具手冊(cè)，支持用戶完成搬遷項(xiàng)目
技術(shù)要求：
熟悉Java前后端系統(tǒng)的運(yùn)維工作，能夠根據(jù)日志和數(shù)據(jù)庫(kù)等進(jìn)行問題的排查和解決"
崗位9
上海市楊浦區(qū)民府路 678 號(hào)上海新江灣廣場(chǎng) T2B
前一個(gè)月，需要駐場(chǎng)在字節(jié)辦公，地址如上，后面在微創(chuàng)大廈辦公或按需去客戶方"
崗位描述:
基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集成工具，協(xié)助業(yè)務(wù)側(cè)完成任務(wù)鏈路遷移排查和解決搬遷工程中遇到的Oncall、運(yùn)維問題崗位要求:
·有一定的大數(shù)據(jù)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，能夠協(xié)助排查大數(shù)據(jù)相關(guān)問題熟悉python、shell等其中一門編程語言，具備腳本開發(fā)能力理解、溝通能力強(qiáng)，最好有跨團(tuán)隊(duì)橫向溝通、協(xié)作經(jīng)驗(yàn)崗位6
"熟練使用SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)開發(fā)工作，并有一定數(shù)據(jù)分析能力
熟悉python、shell等其中一門編程語言，具備腳本開發(fā)能力
理解、溝通能力強(qiáng)，最好有跨團(tuán)隊(duì)橫向溝通、協(xié)作經(jīng)驗(yàn)"
崗位4
大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師
"數(shù)據(jù)研發(fā)
（NoteBook方向）
互聯(lián)網(wǎng)數(shù)倉(cāng)技術(shù)背景
需要有很強(qiáng)的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)倉(cāng)背景，無需指導(dǎo)能夠自己完成復(fù)雜問題的解決和跟進(jìn)。
有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)、重構(gòu)和搬遷項(xiàng)目和方案設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)（互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)搬遷更優(yōu)）
有復(fù)雜類型的數(shù)倉(cāng)任務(wù)改造、改寫、任務(wù)類型轉(zhuǎn)換工作經(jīng)驗(yàn)
有百億數(shù)據(jù)體量、性能優(yōu)化和質(zhì)量保障工作經(jīng)驗(yàn)
熟悉python、shell、java、Pyspark等其中2種腳本開發(fā)能力"
崗位1
大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)支持工程師
崗位:引擎技術(shù)支持(oncall)【按照數(shù)據(jù)開發(fā)，但做oncall的事情】
崗位描述:
負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)引擎(Spark、flink,hive)產(chǎn)品問題的響應(yīng)、問題處理與跟蹤等技術(shù)支持工作
負(fù)責(zé)產(chǎn)品問題處理后,將問題沉淀到文檔能夠進(jìn)行復(fù)用
崗位要求:
熟悉Spark,flink以及HIVE產(chǎn)品,有以上產(chǎn)品問題的處理工作經(jīng)驗(yàn)
熟悉以上產(chǎn)品常見運(yùn)維手段,具備通過日志分析問題能力(如:sparkUl、log等)
調(diào)整：離線和實(shí)時(shí)，離線這一部分高優(yōu)，熟悉spark，hive。大數(shù)據(jù)技術(shù)支持
關(guān)鍵詞，比如EMR、Spark技術(shù)支持方向的，優(yōu)先參考微軟、阿里、華為有類似這種大廠技術(shù)支持經(jīng)驗(yàn)的候選人，對(duì)標(biāo)阿里L(fēng)2
一個(gè)做Flink，一個(gè)做Spark技術(shù)支持"
崗位5
大數(shù)據(jù)管理工程師
"業(yè)務(wù)希望有一定的研發(fā)背景，但不要求很高。比如內(nèi)部有提效工具，做個(gè)小機(jī)器人應(yīng)答之類的這種也是ok，做不了也沒關(guān)系。
管理經(jīng)驗(yàn)不是那么多，能處理單一項(xiàng)目的管理也可以，但希望還是有數(shù)倉(cāng)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，因?yàn)閭鹘y(tǒng)行業(yè)的話，無法快速適應(yīng)和接洽
不用實(shí)際?Coding，但要理解代碼可以作各外部團(tuán)隊(duì)的協(xié)調(diào)和溝通
重點(diǎn)是軟技能要達(dá)標(biāo)，跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力達(dá)標(biāo)
工作預(yù)期的話，可能后續(xù)要根據(jù)團(tuán)隊(duì)內(nèi)部的事情，補(bǔ)很多文檔or規(guī)范，可能要文檔類的歸納匯總能力
靈活度，理解能力以及反應(yīng)迅速最好，軟素質(zhì)的要求會(huì)更高一些~"
崗位2
大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)工程師
要求實(shí)時(shí)經(jīng)驗(yàn)占比70%左右
崗位職責(zé)
1、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)腳本任務(wù)及數(shù)據(jù)的遷移工作，確保最終數(shù)據(jù)完整性和一致性。
2、使用 Hive SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢操作，基于 Hadoop 大數(shù)據(jù)組件完成數(shù)據(jù)腳本部署、驗(yàn)證。編寫和維護(hù)數(shù)據(jù)搬遷相關(guān)的操作文檔。
3、與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)和開發(fā)團(tuán)隊(duì)協(xié)作，確保數(shù)據(jù)搬遷項(xiàng)目按時(shí)交付。
1、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù):熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)、建模和優(yōu)化，熟悉 ETL 流程。
2、大數(shù)據(jù)組件:熟悉Hadoop生態(tài)系統(tǒng)(如HDFS、YARN)，了解 Spark,HBase、Kafka、Flink、ES、Clickhouse等大數(shù)據(jù)組件的使用。
3、編程語言:精通 Hive SQL，能夠編寫復(fù)雜的查詢語句:有一定 Python、Java或 Scala 等編程語言的基礎(chǔ)。
崗位要求：
1、3-5年大數(shù)據(jù)相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，具備數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)開發(fā)能力。
2、有大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
T2 至少3年以上經(jīng)驗(yàn)(不算實(shí)習(xí))，T3-5年經(jīng)驗(yàn)，正輝篩選簡(jiǎn)歷更傾向于人選同時(shí)具備:1、熟悉實(shí)時(shí)(fink)和商線(spark)經(jīng)驗(yàn)，(后期招聘全部偏向于離線);2、云平臺(tái)使用經(jīng)驗(yàn)(阿里云、騰訊云、百度云等)-如人選非常優(yōu)秀也不是非常必要條件:3.精通SOL代碼(B面必考察)4、溝通邏輯件好:5.傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)經(jīng)驗(yàn)偏多人選不合適(除有加分技能，如:精通]ava和python)-比如鐘振凱(精通Spark-python)
崗位3
大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師
"崗位職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)同步任務(wù)全生命周期的統(tǒng)一運(yùn)維，涵蓋任務(wù)創(chuàng)建、執(zhí)行監(jiān)控、問題解決及資源調(diào)優(yōu)等核心環(huán)節(jié)
2、基于實(shí)際運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)提煉通用規(guī)范，逐步降低運(yùn)維成本
技能要求：
1、熟悉 Spark job 常見運(yùn)維手段，具備 Spark 日志（如 Spark UI、Log 等）分析能力
2、具備 Python/Shell 編寫能力，可以自主開發(fā)小型腳本輔助提高工作效率"