(1)數(shù)據(jù)湖戰(zhàn)略規(guī)劃
深入理解車廠OEM的車場業(yè)務(wù)戰(zhàn)略,包括車輛生產(chǎn)、物流、銷售、售后服務(wù)等環(huán)節(jié)中與車場相關(guān)的數(shù)據(jù)需求,如車輛出入廠物流車場、4S店及經(jīng)銷商車場運(yùn)營等,結(jié)合汽車行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢,制定車廠OEM車場Data
Lake的長期發(fā)展規(guī)劃,確保數(shù)據(jù)湖建設(shè)與車廠整體業(yè)務(wù)戰(zhàn)略緊密契合,為車廠的車場數(shù)字化運(yùn)營提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
評估不同數(shù)據(jù)湖架構(gòu)方案在車廠OEM車場場景下的適用性,綜合考慮成本、性能、可擴(kuò)展性、與車廠現(xiàn)有IT架構(gòu)的兼容性等因素,選擇最優(yōu)方案,并制定詳細(xì)的實(shí)施路線圖,明確各階段的關(guān)鍵里程碑和交付物,確保數(shù)據(jù)湖建設(shè)有序推進(jìn)。
(2)技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)
負(fù)責(zé)車廠OEM車場Data
Lake的整體技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì),涵蓋數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)安全等關(guān)鍵領(lǐng)域。設(shè)計(jì)高可用、高可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu),滿足車廠車場海量數(shù)據(jù)(如車輛生產(chǎn)下線后的停放記錄、物流運(yùn)輸車場的車輛調(diào)度數(shù)據(jù)、4S店車場的客戶車輛維修保養(yǎng)數(shù)據(jù)等)的存儲(chǔ)需求,支持結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲(chǔ)。
構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)處理框架,包括數(shù)據(jù)采集、清洗、轉(zhuǎn)換、加載(ETL)流程,實(shí)現(xiàn)車廠車場數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)和批量處理,確保數(shù)據(jù)的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。例如,設(shè)計(jì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集方案,能夠快速獲取車輛在車場內(nèi)的位置信息、車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)等,并進(jìn)行初步處理后存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)湖中,為車場運(yùn)營管理提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)支持。
制定完善的數(shù)據(jù)治理策略,建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評估指標(biāo)體系,對車廠車場數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量監(jiān)控和優(yōu)化,確保數(shù)據(jù)的完整性、一致性和準(zhǔn)確性。同時(shí),規(guī)劃數(shù)據(jù)安全管理架構(gòu),保障車廠車場數(shù)據(jù)的保密性、完整性和可用性,符合汽車行業(yè)的相關(guān)法律法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),如防止車輛生產(chǎn)信息、客戶車輛信息等敏感數(shù)據(jù)泄露等安全問題。
任職要求:
(1)工作經(jīng)驗(yàn)
至少5年以上大數(shù)據(jù)相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn),其中3年以上專注于數(shù)據(jù)湖或數(shù)據(jù)倉庫的規(guī)劃和架構(gòu)設(shè)計(jì)工作。有汽車制造行業(yè)或汽車服務(wù)行業(yè)相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先,熟悉車廠OEM的車場業(yè)務(wù)流程和數(shù)據(jù)特點(diǎn),能夠快速理解車廠車場業(yè)務(wù)需求并轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)湖的技術(shù)解決方案。
具備大型分布式系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn),成功主導(dǎo)過至少一個(gè)中大型數(shù)據(jù)湖項(xiàng)目的實(shí)施,從項(xiàng)目規(guī)劃、架構(gòu)設(shè)計(jì)到上線運(yùn)營的全過程,具備豐富的項(xiàng)目管理經(jīng)驗(yàn),能夠合理分配資源、把控項(xiàng)目進(jìn)度和質(zhì)量,確保項(xiàng)目按時(shí)交付并達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。
(2)技術(shù)能力
精通數(shù)據(jù)湖架構(gòu)設(shè)計(jì),熟悉Hadoop、Spark、Flink、Hudi、Delta Lake等主流大數(shù)據(jù)技術(shù)和框架,能夠根據(jù)車廠OEM車場業(yè)務(wù)需求靈活選擇和組合技術(shù)組件,構(gòu)建高效、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)湖架構(gòu)。例如,熟練掌握Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的HDFS、HBase、Hive等組件的原理和應(yīng)用,能夠設(shè)計(jì)基于Hadoop的數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)架構(gòu),實(shí)現(xiàn)海量車場數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)和高效查詢。
熟悉數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù),包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(如MySQL、Oracle等)和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(如MongoDB、Cassandra等),了解不同存儲(chǔ)技術(shù)的特點(diǎn)和適用場景,能夠合理規(guī)劃車廠OEM車場Data Lake的存儲(chǔ)架構(gòu),實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲(chǔ)和管理。
具備豐富的數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn),精通SQL和Python等編程語言,能夠熟練編寫高效的ETL腳本和數(shù)據(jù)處理程序,實(shí)現(xiàn)車廠車場數(shù)據(jù)的采集、清洗、轉(zhuǎn)換和加載。熟悉數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,能夠利用車廠車場Data Lake中的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和建模,為車廠車場運(yùn)營提供決策支持,如通過數(shù)據(jù)分析預(yù)測車場車位使用率、車輛故障率等。
熟悉數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)安全相關(guān)技術(shù),了解數(shù)據(jù)質(zhì)量評估指標(biāo)體系和數(shù)據(jù)質(zhì)量管理方法,能夠制定車廠OEM車場Data Lake的數(shù)據(jù)治理策略,保障數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。熟悉數(shù)據(jù)安全法律法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn),如《網(wǎng)絡(luò)安全法》《數(shù)據(jù)安全法》等,能夠規(guī)劃數(shù)據(jù)安全管理架構(gòu),保障車廠車場數(shù)據(jù)的安全性,防止數(shù)據(jù)泄露等安全事件