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崗位職責(zé): 職位描述： 1.1、ETL開發(fā)：設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)高效數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、加載流程，支撐海量數(shù)據(jù)清洗與集成。 1.2、數(shù)據(jù)湖倉(cāng)構(gòu)建：基于 Iceberg/Hudi 等表格式管理數(shù)據(jù)資產(chǎn)，優(yōu)化存儲(chǔ)與查詢性能。 1.3、API/SDK服務(wù)：開發(fā)數(shù)據(jù)訪問(wèn)接口與工具包，提供標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)服務(wù)能力。 1.4、標(biāo)注平臺(tái)、訓(xùn)練平臺(tái)、評(píng)測(cè)平臺(tái)職責(zé)與原圖完全一致（略）。 2、優(yōu)化系統(tǒng)架構(gòu)，重點(diǎn)保障數(shù)據(jù)管道穩(wěn)定性與服務(wù)高可用性。 任職要求 1、學(xué)歷背景：統(tǒng)專及以上學(xué)歷。 2、技術(shù)能力（關(guān)鍵新增項(xiàng)）： 2.1、ETL專項(xiàng)能力： 精通分布式ETL開發(fā)（Spark/Flink），具備任務(wù)調(diào)度、容錯(cuò)與性能優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)。 掌握數(shù)據(jù)建模，能獨(dú)立設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)表結(jié)構(gòu)。 2.2、數(shù)據(jù)湖倉(cāng)與表管理： 熟練使用 Iceberg/Hudi/Delta Lake 等表格式，實(shí)現(xiàn)ACID事務(wù)與版本管理。 熟悉數(shù)據(jù)湖分層架構(gòu)。 2.3、API與SDK開發(fā)： 熟練開發(fā)RESTful API（Python/Go + FastAPI/Gin），實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)服務(wù)接口。 有SDK設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，支持多語(yǔ)言調(diào)用及版本兼容性管理。 2.4、技術(shù)要求： 5年云平臺(tái)經(jīng)驗(yàn)，3年數(shù)據(jù)閉環(huán)/AI平臺(tái)經(jīng)驗(yàn)。 熟悉大數(shù)據(jù)生態(tài)（Databricks/Spark/Flink/Hive）。 掌握云平臺(tái)（AWS SageMaker/阿里云PAI）、Docker/K8s。 3、加分項(xiàng)： 3.1、實(shí)時(shí)ETL：熟悉Flink CDC等實(shí)時(shí)同步技術(shù)。 3.2、數(shù)據(jù)治理：了解元數(shù)據(jù)管理（Apache Atlas）、數(shù)據(jù)血緣工具。 原圖加分項(xiàng)保留（GPU訓(xùn)練/MLOps）。 4、軟技能： 能將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為可落地的ETL流程或數(shù)據(jù)服務(wù)方案。 行業(yè)背景: 智能駕駛，機(jī)器人 相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn): 3年以上 必備技能: Spark/Flink，數(shù)據(jù)建模，數(shù)據(jù)湖 加分技能: 云平臺(tái)，大數(shù)據(jù)生態(tài)