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崗位職責(zé)： 1.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)：擁有豐富的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，包括數(shù)據(jù)建模、ETL開(kāi)發(fā)和設(shè)計(jì)等。 2.核心業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)：負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的核心業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)，確保系統(tǒng)的可用性和高性能。 3.技術(shù)預(yù)研：參與大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)發(fā)展方向的預(yù)研，助力業(yè)務(wù)成長(zhǎng)，推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新。 4.數(shù)據(jù)采集與同步：利用Dinky開(kāi)發(fā)的FlinkSQL代碼消費(fèi)Kafka中的用戶(hù)日志數(shù)據(jù)，并將其寫(xiě)入Doris、Paimon、Hudi和Iceberg的ODS層。使用DolphinScheduler配置SeaTunnel任務(wù)，同步MySQL中的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)到Doris的ODS層。 5.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)設(shè)計(jì)：遵循ODS（操作數(shù)據(jù)存儲(chǔ)）-> DWD（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)明細(xì)層）/ DIM（維度數(shù)據(jù)層）-> DWS（數(shù)據(jù)服務(wù)層）-> ADS（應(yīng)用數(shù)據(jù)存儲(chǔ)）的四級(jí)數(shù)據(jù)分層架構(gòu)，確保數(shù)據(jù)在Doris、Paimon、Hudi和Iceberg中的有效流轉(zhuǎn)。 6.數(shù)據(jù)可視化：利用大屏可視化工具和報(bào)表工具制作和展示ADS層和DWS層的數(shù)據(jù)報(bào)表和數(shù)據(jù)大屏，直觀呈現(xiàn)數(shù)據(jù)洞察。 任職要求： 1.學(xué)歷要求：本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、軟件、數(shù)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)背景，具備3年以上大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工作經(jīng)驗(yàn)。 2.編程技能：熟悉Java，掌握Linux系統(tǒng)和命令、Shell編程，具備較強(qiáng)的獨(dú)立開(kāi)發(fā)能力，良好的代碼風(fēng)格。 3.大數(shù)據(jù)技術(shù)經(jīng)驗(yàn)：具有基于PostgreSQL、Doris、Paimon、Hudi、Iceberg、Hadoop、HBase、Kafka等大數(shù)據(jù)技術(shù)的開(kāi)發(fā)、設(shè)計(jì)和調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)，深刻理解大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)。 4.流處理技術(shù)：熟悉Spark和Flink，深入了解Flink或Spark的原理及底層技術(shù)。 5.ETL與數(shù)據(jù)建模：熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)ETL開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)建模，具備大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)設(shè)計(jì)、模型設(shè)計(jì)和性能調(diào)優(yōu)等相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。