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400-885-9898

更新于 9月12日

1.5-2萬(wàn)

職位描述

ETLPython數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)建模

負(fù)責(zé)核心數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)工作，確保系統(tǒng)的高性能、高穩(wěn)定性和高擴(kuò)展性。
主導(dǎo)數(shù)據(jù)需求分析、數(shù)據(jù)建模、ETL/ELT 開(kāi)發(fā)、測(cè)試和上線(xiàn)等全流程工作。
根據(jù)數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行技術(shù)選型，并指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)成員進(jìn)行數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)。

解決海量數(shù)據(jù)處理、實(shí)時(shí)計(jì)算、數(shù)據(jù)傾斜等技術(shù)難題，持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)任務(wù)的性能與資源消耗。
負(fù)責(zé)關(guān)鍵模塊（如實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)鏈路、核心數(shù)倉(cāng)模型）的技術(shù)攻關(guān)，制定解決方案，確保數(shù)據(jù)項(xiàng)目的順利交付。

制定并推動(dòng)團(tuán)隊(duì)執(zhí)行數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)規(guī)范、數(shù)據(jù)建模規(guī)范和數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。
組織并執(zhí)行代碼評(píng)審（Code Review / SQL Review），保障數(shù)據(jù)產(chǎn)出的準(zhǔn)確性與時(shí)效性，提升團(tuán)隊(duì)整體開(kāi)發(fā)質(zhì)量。

參與數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)與發(fā)布流程（DataOps）的建設(shè)與優(yōu)化，提升數(shù)據(jù)測(cè)試、部署和監(jiān)控的自動(dòng)化水平。
推動(dòng)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工具鏈的完善，提升整體數(shù)據(jù)研發(fā)與交付效率。

指導(dǎo)并幫助初級(jí)/中級(jí)工程師解決大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)中的技術(shù)問(wèn)題，提升團(tuán)隊(duì)整體技術(shù)水平。
在項(xiàng)目中起到技術(shù)引領(lǐng)作用，促進(jìn)團(tuán)隊(duì)在數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域的協(xié)作與進(jìn)步。

關(guān)注并研究大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的新技術(shù)，評(píng)估其在業(yè)務(wù)中的應(yīng)用價(jià)值。
組織并參與技術(shù)分享，推動(dòng)技術(shù)團(tuán)隊(duì)在大數(shù)據(jù)架構(gòu)上的演進(jìn)與創(chuàng)新。

任職要求：

本科學(xué)歷，大數(shù)據(jù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程或相關(guān)領(lǐng)域?qū)I(yè)。
3-5 年以上大數(shù)據(jù)平臺(tái)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有大型互聯(lián)網(wǎng)公司數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)湖建設(shè)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
編程與計(jì)算引擎：精通 Python、Java 或 Scala 編程語(yǔ)言，深入理解 JVM 原理；熟練掌握 Hadoop 生態(tài)（HDFS, Yarn, Hive），并精通 Spark 或 Flink 中至少一種主流計(jì)算引擎。
數(shù)據(jù)架構(gòu)與建模：熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模理論（如維度建模），掌握數(shù)據(jù)分層、數(shù)據(jù)湖、湖倉(cāng)一體等架構(gòu)設(shè)計(jì)思想。
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與查詢(xún)：具備良好的 SQL 編寫(xiě)與優(yōu)化能力，熟悉主流 OLAP 引擎（如 ClickHouse, Doris, StarRocks）及 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)（如 HBase, Elasticsearch, Redis）的使用場(chǎng)景與調(diào)優(yōu)。
數(shù)據(jù)管道與中間件：掌握常用數(shù)據(jù)同步工具（如 DataX, Flink CDC），并精通消息隊(duì)列 Kafka 的使用與原理。
基礎(chǔ)環(huán)境與運(yùn)維：熟悉 Linux 操作系統(tǒng)和常用 Shell 腳本，具備大數(shù)據(jù)組件的部署、監(jiān)控和問(wèn)題排查能力。