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大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師
一、 核心職責(zé)
1. 負(fù)責(zé)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖的搭建、模型建設(shè)（維度建模、數(shù)據(jù)倉庫分層等）與持續(xù)優(yōu)化。
2. 設(shè)計(jì)和開發(fā)高可用、高擴(kuò)展的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算管道，處理業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)需求（如實(shí)時(shí)監(jiān)控、實(shí)時(shí)報(bào)表等）。
3. 負(fù)責(zé)大規(guī)模離線數(shù)據(jù)ETL/ELT流程的開發(fā)與運(yùn)維，確保T+1或周期性的數(shù)據(jù)任務(wù)穩(wěn)定高效運(yùn)行。
4. 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)任務(wù)的調(diào)度監(jiān)控、故障排查和日常運(yùn)維，保障數(shù)據(jù)產(chǎn)出的 SLA
5. 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)中臺(tái)技術(shù)組件的選型、集成與開發(fā)，提升數(shù)據(jù)研發(fā)效率和數(shù)據(jù)資產(chǎn)的治理水平。
6.持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)處理性能，解決海量數(shù)據(jù)下的計(jì)算、存儲(chǔ)和性能瓶頸。
7. 與算法工程師深度協(xié)作，負(fù)責(zé)為模型訓(xùn)練、特征工程、離線評(píng)估等環(huán)節(jié)提供穩(wěn)定、高效的數(shù)據(jù)支持。
二、 必備要求
工作經(jīng)驗(yàn)：
計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息技術(shù)或相關(guān)專業(yè)，本科及以上學(xué)歷。
5年以上大數(shù)據(jù)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，必須有大型數(shù)據(jù)倉庫項(xiàng)目從0到1的構(gòu)建或核心模塊深度參與的經(jīng)驗(yàn)。
必須具備豐富的實(shí)時(shí)和離線數(shù)據(jù)處理項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，并能清晰闡述其在項(xiàng)目中的具體角色和技術(shù)方案。
技術(shù)棧要求：
編程語言： 精通 Java 或 Scala、熟悉python語言具備扎實(shí)的編程能力和良好的代碼風(fēng)格。
大數(shù)據(jù)框架：
實(shí)時(shí)計(jì)算： 精通 Flink（優(yōu)先）或 Spark Streaming，了解其核心原理（如狀態(tài)管理、容錯(cuò)機(jī)制）。
離線計(jì)算： 精通 Spark 或 Hive，有豐富的SQL優(yōu)化和分布式計(jì)算調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)。
數(shù)據(jù)倉庫與存儲(chǔ)：
深入理解數(shù)據(jù)倉庫分層理論（如ODS, DWD, DWS, ADS）。
熟練使用至少一種MPP數(shù)據(jù)倉庫/引擎，如 Hive，ClickHouse, Doris, StarRocks 等。
調(diào)度與治理： 熟練使用 DolphinScheduler, Airflow 等調(diào)度工具；了解 Atlas, DataHub 等數(shù)據(jù)治理工具者優(yōu)先。
三、 優(yōu)先考慮
1. 熟悉數(shù)據(jù)湖技術(shù)（如 Iceberg、Hudi、Delta Lake）及其在數(shù)據(jù)倉庫/中臺(tái)架構(gòu)中的應(yīng)用。
2. 有 Kubernetes 上部署和運(yùn)維大數(shù)據(jù)組件的經(jīng)驗(yàn)。
3. 具備優(yōu)秀的問題定位和解決能力，能對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)問題進(jìn)行深度剖析。
4. 擁有良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，能夠推動(dòng)技術(shù)方案落地