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負(fù)責(zé)以下工作內(nèi)容： 1. 負(fù)責(zé)項(xiàng)目所需的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入，實(shí)時(shí)計(jì)算處理，數(shù)據(jù)治理； 2. 設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理流程，flink實(shí)時(shí)計(jì)算應(yīng)用任務(wù)，提取和分析項(xiàng)目相關(guān)數(shù)據(jù)； 3. 協(xié)助其他團(tuán)隊(duì)成員進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析工作，提供技術(shù)支持； 4. 對(duì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)各個(gè)使用方提供技術(shù)支持； 崗位要求： 1、計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程、數(shù)據(jù)科學(xué)或相關(guān)專業(yè)的本科及以上學(xué)歷。FLINK項(xiàng)目實(shí)際使用7年以上 2、熟悉Apache Flink及其生態(tài)（如Flink SQL、Flink Streaming,FLinkCDC等），熟悉flink核心源代碼及flink底層原理。 3、掌握J(rèn)ava或Scala等編程語(yǔ)言，有5年flink實(shí)時(shí)項(xiàng)目開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，能獨(dú)立規(guī)劃，開發(fā)flink項(xiàng)目需求。 4、熟悉大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)，如Hadoop、Spark、Kafka、mq、Hive，ADB等，具備數(shù)據(jù)處理和分析能力。 5、理解分布式系統(tǒng)的基本原理，熟悉微服務(wù)架構(gòu)、消息隊(duì)列、容器化等相關(guān)技術(shù)。 6、有較好的溝通能力、題分析和解決能力，能夠快速定位和解決技術(shù)難題。 7、有大型項(xiàng)目?jī)|級(jí)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。