国产精品又长又粗又爽又黄的毛片, 国产AV无码专区亚洲AV毛片搜, 丰满人妻被猛烈进入中文字幕四川, 国产精品一区二区三区国产女人喷,亚洲国产欧美日韩图片在线人,潘娇娇337p人艺体艺术,成人免费无码大片a毛片古装,一本到高清视频免费,人妻在线视频免费看

崗位職責(zé)：
1.參與企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中臺(tái)的整體架構(gòu)設(shè)計(jì)、核心模塊開發(fā)及全生命周期維護(hù)，搭建統(tǒng)一、高效的數(shù)據(jù)服務(wù)體系，支撐業(yè)務(wù)端多樣化數(shù)據(jù)需求。
2.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)全鏈路處理工作，涵蓋數(shù)據(jù)源調(diào)研、數(shù)據(jù)采集（實(shí)時(shí) / 離線）、清洗轉(zhuǎn)換、加工計(jì)算、存儲(chǔ)優(yōu)化及數(shù)據(jù)服務(wù)輸出，保障數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的準(zhǔn)確性與高效性。
3.主導(dǎo) / 參與數(shù)據(jù)中臺(tái)核心組件建設(shè)，包括企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫、分層數(shù)據(jù)模型（ODS/DWD/DWS/ADS）、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)服務(wù)接口（API）等，提升數(shù)據(jù)復(fù)用性與可用性。
4.搭建并優(yōu)化實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理平臺(tái)（基于 Kafka/Flink 等）與離線數(shù)據(jù)處理平臺(tái)（基于 Hadoop/Spark 等），滿足業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)監(jiān)控、離線分析、決策支持等場景需求。
5.參與公司數(shù)據(jù)治理體系建設(shè)，制定數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)安全規(guī)范及數(shù)據(jù)字典，通過技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、異常告警與問題追溯，保障數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全可靠。
6.深入業(yè)務(wù)場景，與產(chǎn)品、運(yùn)營、業(yè)務(wù)部門緊密協(xié)作，理解業(yè)務(wù)需求并轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)解決方案，提供定制化數(shù)據(jù)支持與技術(shù)咨詢。
7.持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程、SQL 語句、計(jì)算任務(wù)性能，解決數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)行中的瓶頸問題，提升系統(tǒng)穩(wěn)定性、可擴(kuò)展性與資源利用率。
8.跟進(jìn)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域新技術(shù)、新工具，引入并落地到實(shí)際工作中，推動(dòng)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)技術(shù)能力提升，參與技術(shù)文檔編寫與知識(shí)分享。
崗位要求：
1.數(shù)據(jù)中臺(tái)認(rèn)知：深刻理解數(shù)據(jù)中臺(tái)核心理念，熟練掌握 OneData（數(shù)據(jù)資產(chǎn)化）、OneService（數(shù)據(jù)服務(wù)化）、OneID（統(tǒng)一身份標(biāo)識(shí)）等主流數(shù)據(jù)中臺(tái)方法論，并能在實(shí)際項(xiàng)目中應(yīng)用。
2.數(shù)據(jù)庫與 SQL 能力：
（1）精通 SQL 語言（包括復(fù)雜查詢、窗口函數(shù)、存儲(chǔ)過程、觸發(fā)器等），具備高性能 SQL 編寫與優(yōu)化能力；
（2）熟悉至少一種主流關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（MySQL/PostgreSQL/Oracle），了解其存儲(chǔ)原理、索引優(yōu)化、事務(wù)機(jī)制；
（3）了解 NoSQL 數(shù)據(jù)庫（MongoDB/Redis/HBase 等）的適用場景與基本使用方法。
3.大數(shù)據(jù)技術(shù)棧：
（1）熟練掌握至少兩種主流大數(shù)據(jù)處理框架：Hadoop 生態(tài)（HDFS/YARN/MapReduce）、Spark（Spark SQL/Spark Streaming）、Flink 中的兩種及以上，具備實(shí)際項(xiàng)目開發(fā)與調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)；
（2）熟悉數(shù)據(jù)倉庫建模理論與實(shí)踐，包括維度建模（星型 / 雪花模型）、Data Vault 建模等，能獨(dú)立完成企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫分層設(shè)計(jì)與模型搭建；
（3）掌握至少一種數(shù)據(jù)集成工具（DataX/Sqoop/Kettle/FlinkX 等），具備多數(shù)據(jù)源（數(shù)據(jù)庫、日志、API、文件等）集成經(jīng)驗(yàn)；
（4）熟悉實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理技術(shù)：Kafka（消息隊(duì)列部署、 Topic 設(shè)計(jì)、分區(qū)策略）、Flink（流處理任務(wù)開發(fā)、狀態(tài)管理、Checkpoint 優(yōu)化）等，有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管道建設(shè)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
4.數(shù)據(jù)處理與治理能力：
（1）具備 TB 級(jí)及以上大規(guī)模數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)，熟悉 ETL/ELT 開發(fā)流程、數(shù)據(jù)傾斜解決方案、任務(wù)調(diào)度優(yōu)化（Airflow/Azkaban 等）；
（2）了解數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控方法與工具，具備數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定、數(shù)據(jù)血緣分析相關(guān)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；
（3）關(guān)注數(shù)據(jù)安全，了解數(shù)據(jù)脫敏、權(quán)限控制等相關(guān)技術(shù)與規(guī)范。
·5.軟技能：
（1）優(yōu)秀的跨團(tuán)隊(duì)溝通協(xié)作能力，能清晰表達(dá)技術(shù)方案與業(yè)務(wù)需求，高效推進(jìn)跨部門項(xiàng)目落地；
（2）較強(qiáng)學(xué)習(xí)能力與問題解決能力，能快速跟進(jìn)新技術(shù)、新工具，獨(dú)立解決工作中遇到的復(fù)雜技術(shù)問題；
（3）具備良好的文檔編寫習(xí)慣（技術(shù)設(shè)計(jì)文檔、接口文檔、運(yùn)維手冊(cè)等）與知識(shí)分享意識(shí)；
（4）責(zé)任心強(qiáng)，抗壓能力佳，能適應(yīng)業(yè)務(wù)快速迭代的工作節(jié)奏。