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崗位職責(zé)：
?
負(fù)責(zé)公司級(jí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)設(shè)計(jì)與開發(fā)，包括數(shù)據(jù)采集、清洗、建模、存儲(chǔ)、計(jì)算等環(huán)節(jié)；
?參與構(gòu)建實(shí)時(shí)/離線數(shù)據(jù)處理流水線，支撐業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)報(bào)表、數(shù)據(jù)服務(wù)、AI建模等場景；
?使用 Flink / Spark / Hive / Kafka / HDFS / HBase 等組件完成數(shù)據(jù)處理任務(wù)；
?負(fù)責(zé) ETL 任務(wù)的開發(fā)、調(diào)度與優(yōu)化，保障數(shù)據(jù)質(zhì)量與任務(wù)穩(wěn)定性；
?推動(dòng)數(shù)據(jù)治理體系建設(shè)，包括元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)血緣、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控等；
?參與線上任務(wù)的故障排查、性能調(diào)優(yōu)與容量規(guī)劃，具備實(shí)際事故處理經(jīng)驗(yàn)；
?持續(xù)優(yōu)化大數(shù)據(jù)平臺(tái)的可用性、擴(kuò)展性與穩(wěn)定性。
要求實(shí)際大數(shù)據(jù)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)3年以上：
核心技能：
?熟悉大數(shù)據(jù)生態(tài)體系，掌握以下組件的至少 3 項(xiàng)：
?數(shù)據(jù)倉庫：Hive、HDFS、HBase、Iceberg、Hudi、Delta Lake
?離線計(jì)算：MapReduce、Spark
?實(shí)時(shí)計(jì)算：Flink、Storm、Spark Streaming
?消息隊(duì)列：Kafka、RocketMQ、Pulsar
?任務(wù)調(diào)度：Airflow、DolphinScheduler、XXL-JOB
?數(shù)據(jù)治理：Atlas、DataHub、DQC、OpenLooKeng 等
?熟悉數(shù)據(jù)倉庫建模理論，掌握星型模型、雪花模型、緩慢變化維度等設(shè)計(jì)方法；
?熟練編寫 SQL，具備 HiveQL、Spark SQL、ClickHouse SQL 的實(shí)際開發(fā)經(jīng)驗(yàn)；
?有良好的數(shù)據(jù)敏感度，具備數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、異常分析、任務(wù)調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)；
?熟悉 Linux 操作系統(tǒng)，具備 Shell / Python / Java等腳本開發(fā)能力；
?具備良好的溝通能力、文檔編寫能力與團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神。
事故處理經(jīng)驗(yàn)要求：
?有大規(guī)模數(shù)據(jù)平臺(tái)或任務(wù)集群的故障排查經(jīng)驗(yàn)；
?能獨(dú)立定位并解決數(shù)據(jù)延遲、數(shù)據(jù)丟失、任務(wù)失敗、資源瓶頸等問題；
?熟悉常見的大數(shù)據(jù)任務(wù)異常場景，如：
? Spark OOM、Shuffle失敗、Executor丟失；
? Kafka消費(fèi)積壓、分區(qū)重平衡、Offset異常；
? Hive任務(wù)慢、數(shù)據(jù)傾斜、鎖表；
? Flink Checkpoint失敗、State過大、反壓；
? YARN資源不足、調(diào)度失敗、任務(wù)卡死等；
?有生產(chǎn)環(huán)境日志分析、性能調(diào)優(yōu)、容量評(píng)估的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)；
?有災(zāi)備恢復(fù)、降級(jí)方案、灰度上線等實(shí)際操作經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
加分項(xiàng)：
?有 PB 級(jí)別數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)；
?有數(shù)據(jù)湖架構(gòu)設(shè)計(jì)與落地經(jīng)驗(yàn)；
?有數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)（如數(shù)據(jù)血緣、數(shù)據(jù)質(zhì)量、元數(shù)據(jù)中心）建設(shè)經(jīng)驗(yàn)；
?有開源社區(qū)貢獻(xiàn)經(jīng)驗(yàn)（如 Apache Flink、Hive、Spark）；
?有數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)經(jīng)驗(yàn)；
?有云原生大數(shù)據(jù)平臺(tái)（如 EMR、Databricks、MaxCompute）使用經(jīng)驗(yàn)。
有以下經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先考慮：
?數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)：主導(dǎo)或參與過企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫項(xiàng)目，從ODS到DWD/DWS/ADS分層設(shè)計(jì)，支撐業(yè)務(wù)分析、BI報(bào)表、數(shù)據(jù)服務(wù)等場景。
?實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)：使用 Flink 或 Spark Streaming 搭建過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管道，處理日均億級(jí)數(shù)據(jù)量，保障低延遲、高可用。
?任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)：基于 Airflow / DolphinScheduler 實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)調(diào)度與依賴管理，解決任務(wù)失敗重試、斷點(diǎn)續(xù)跑、依賴混亂等問題。
?數(shù)據(jù)質(zhì)量體系：搭建過數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)字段級(jí)完整性、一致性、唯一性、范圍校驗(yàn)等規(guī)則的自動(dòng)化檢測與報(bào)警。
?線上故障處理：有多個(gè)線上事故處理案例，如 Kafka消費(fèi)積壓、Spark任務(wù)OOM、Flink Checkpoint超時(shí)、Hive鎖表等，能提供詳細(xì)處理過程與優(yōu)化方案。
工作地點(diǎn)：湖南湘潭九華
福利待遇：周末雙休，五險(xiǎn)一金，帶薪年假，法定休假，餐費(fèi)補(bǔ)貼，免費(fèi)住宿…