雇員點(diǎn)評(píng)標(biāo)簽
職位描述
數(shù)據(jù)治理SparkFlinkJavaScalaPythonHadoopPresto
技能要求
1.計(jì)算機(jī)相關(guān)專(zhuān)業(yè)優(yōu)先，5年以上工作經(jīng)驗(yàn)
2.熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)施方法論，深入了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系，并支撐過(guò)實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景；
3.具備較強(qiáng)的編碼能力，熟練掌握J(rèn)ava，Scala，Shell，Python，Golang等至少兩門(mén)語(yǔ)言，精通SQL；
4.熟悉大數(shù)據(jù)生態(tài)相關(guān)技術(shù)：Hadoop/Hive/Spark/Presto/Hbase/ElasticSearch/Flink/Kafka等常用組件；
5.熟悉數(shù)據(jù)中臺(tái)與BI產(chǎn)品，有數(shù)據(jù)中臺(tái)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
工作內(nèi)容
1. 負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)建模以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型設(shè)計(jì)，開(kāi)發(fā)和落地。
2. 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)ETL流程設(shè)計(jì)，開(kāi)發(fā)和優(yōu)化。
3. 參與數(shù)據(jù)治理工作，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和易用性。
4. 參與數(shù)據(jù)產(chǎn)品的平臺(tái)化和系統(tǒng)化建設(shè)。
5. 理解并合理抽象業(yè)務(wù)需求，與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)緊密合作，發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值。
Spark flink經(jīng)驗(yàn)必須有
1.計(jì)算機(jī)相關(guān)專(zhuān)業(yè)優(yōu)先，5年以上工作經(jīng)驗(yàn)
2.熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)施方法論，深入了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系，并支撐過(guò)實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景；
3.具備較強(qiáng)的編碼能力，熟練掌握J(rèn)ava，Scala，Shell，Python，Golang等至少兩門(mén)語(yǔ)言，精通SQL；
4.熟悉大數(shù)據(jù)生態(tài)相關(guān)技術(shù)：Hadoop/Hive/Spark/Presto/Hbase/ElasticSearch/Flink/Kafka等常用組件；
5.熟悉數(shù)據(jù)中臺(tái)與BI產(chǎn)品，有數(shù)據(jù)中臺(tái)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
工作內(nèi)容
1. 負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)建模以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型設(shè)計(jì)，開(kāi)發(fā)和落地。
2. 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)ETL流程設(shè)計(jì)，開(kāi)發(fā)和優(yōu)化。
3. 參與數(shù)據(jù)治理工作，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和易用性。
4. 參與數(shù)據(jù)產(chǎn)品的平臺(tái)化和系統(tǒng)化建設(shè)。
5. 理解并合理抽象業(yè)務(wù)需求，與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)緊密合作，發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值。
Spark flink經(jīng)驗(yàn)必須有
工作地點(diǎn)
廣州市-番禺區(qū)-漢溪大道東393號(hào)中國(guó)廣東省廣州市番禺區(qū)漢溪大道東386號(hào)(南村萬(wàn)博地鐵站B口步行180米)
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