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崗位職責(zé)： 1：需求分析與方案設(shè)計 需求對接：深入業(yè)務(wù)部門（如市場、運(yùn)營、財務(wù)），梳理業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù)需求（如用戶行為分析、銷售預(yù)測），明確數(shù)據(jù)應(yīng)用目標(biāo)。 2：需求拆解：將模糊的業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為可落地的數(shù)據(jù)需求文檔（PRD）定義數(shù)據(jù)指標(biāo)、計算邏輯及輸出形式（如報表、API接口）。 3：技術(shù)方案設(shè)計：制定數(shù)據(jù)開發(fā)方案，包括數(shù)據(jù)源選擇（業(yè)務(wù)庫/日志/第三方）、ETL流程設(shè)計及數(shù)據(jù)模型（星型模型、寬表）搭建。 數(shù)據(jù)開發(fā)與交付 4：數(shù)據(jù)管道建設(shè)：開發(fā)ETL任務(wù)（使用工具如DataX、Kettle或自研腳本），實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)抽取、清洗、轉(zhuǎn)換與加載，確保數(shù)據(jù)時效性與準(zhǔn)確性。 數(shù)據(jù)服務(wù)開發(fā)：根據(jù)需求開發(fā)數(shù)據(jù)接口（RESTfulAPI）、數(shù)據(jù)訂閱服務(wù)或BI數(shù)據(jù)集，支持業(yè)務(wù)系統(tǒng)調(diào)用或分析場景。 5：實時數(shù)據(jù)處理：針對實時監(jiān)控場景（如風(fēng)控、廣告投放），F(xiàn)link/Kafka流式計算鏈路，輸出低延遲數(shù)據(jù)結(jié)果。 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理與優(yōu)化 數(shù)據(jù)模型迭代：基于業(yè)務(wù)變化優(yōu)化數(shù)據(jù)分層（ODS/DWD/DWS/ADS），重構(gòu)冗余模型，提升 復(fù)用性與查詢效率。 數(shù)據(jù)血緣與質(zhì)量監(jiān)控：建立數(shù)據(jù)血緣圖譜，配置數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則（如空值率、波動閾值），定期產(chǎn)出數(shù)據(jù)健康度報告。 成本治理：優(yōu)化存儲與計算資源（如分區(qū)策略、冷熱數(shù)據(jù)分離），降低大數(shù)據(jù)集群運(yùn)維成本。 協(xié)同數(shù)據(jù)團(tuán)隊：與數(shù)據(jù)倉庫工程師、數(shù)據(jù)分析師協(xié)作，確保數(shù)據(jù)口徑一致，輸出統(tǒng)一的數(shù)據(jù)字典與指標(biāo)說明。 賦能業(yè)務(wù)團(tuán)隊：提供數(shù)據(jù)使用培訓(xùn)，解答數(shù)據(jù)異常問題，推動數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的文化落地。 崗位要求： 具鏈：精通SQL/Hive，掌握Python/Java/Scala至少一種開發(fā)語言，熟悉Hadoop/Spark/Flink等大數(shù)據(jù)框架。 數(shù)據(jù)建模：熟悉維度建模、范式建模方法，能根據(jù)業(yè)務(wù)場景設(shè)計高效模型。 數(shù)據(jù)治理：了解數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、元數(shù)據(jù)管理工具（如ApacheAtlas、DataHub）。 業(yè)務(wù)軟技能 需求洞察：快速理解業(yè)務(wù)邏輯（如電商GMV構(gòu)成、用戶生命周期管理），挖掘隱性需求。 溝通能力：能用非技術(shù)語言向業(yè)務(wù)方解釋技術(shù)方案，平衡需求優(yōu)先級與開發(fā)成本。 項目管理：協(xié)調(diào)開發(fā)排期，管理需求變更，確保交付時效。行業(yè)知識具備垂直領(lǐng)域經(jīng)驗者優(yōu)先，例如：金融：熟悉風(fēng)控指標(biāo)、反欺詐數(shù)據(jù)鏈路。零售了解供應(yīng)鏈庫存預(yù)測、會員分層模型。廣告：掌握CTR預(yù)估、流量歸因分析邏輯。連鎖品牌經(jīng)驗的人員優(yōu)先。