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數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師

8000-10000元
  • 廣州天河區(qū)
  • 1-3年
  • 本科
  • 全職
  • 招1人

職位描述

ETL數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)PythonJavaSqlHadoopSparkhive
崗位職責(zé):
1. 負(fù)責(zé)使用集團(tuán)及公司自研的大數(shù)據(jù)平臺(tái),對(duì)內(nèi)部各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、清洗、
轉(zhuǎn)換和加載(ETL/ELT)工作,確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、及時(shí)地進(jìn)入數(shù)據(jù)平臺(tái)。
2. 參與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/數(shù)據(jù)湖的設(shè)計(jì)、建模及分層建設(shè),構(gòu)建規(guī)范的數(shù)據(jù)模型,提供穩(wěn)定高
效的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層。
3. 開(kāi)發(fā)和優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程及任務(wù),包括離線(xiàn)批處理和可能的實(shí)時(shí)流處理,提升數(shù)據(jù)
處理效率和資源利用率。
4. 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控和管理,建立數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗(yàn)規(guī)則,保障數(shù)據(jù)資產(chǎn)的可靠性。
5. 與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)、數(shù)據(jù)分析師和應(yīng)用開(kāi)發(fā)工程師緊密協(xié)作,理解數(shù)據(jù)需求,提供高質(zhì)量
的數(shù)據(jù)支持,助力內(nèi)部運(yùn)營(yíng)分析、報(bào)表可視化及 AI/ML 應(yīng)用開(kāi)發(fā)。
6. 編寫(xiě)相關(guān)技術(shù)設(shè)計(jì)文檔、開(kāi)發(fā)規(guī)范和操作手冊(cè),負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)任務(wù)的日常監(jiān)控和維護(hù)。
任職要求:
我們正在尋找具備以下核心技能的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)小伙伴:
1. 3 年相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)
2. 精通 SQL,具備復(fù)雜 SQL 編寫(xiě)、性能調(diào)優(yōu)以及常用數(shù)據(jù)庫(kù)(如 MySQL,
PostgreSQL)的使用經(jīng)驗(yàn)。
3. 熟練掌握至少一種主流編程語(yǔ)言(如 Python, Java, Scala),并有實(shí)際的數(shù)據(jù)處理
或腳本開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
4. 扎實(shí)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)理論基礎(chǔ),熟悉維度建模等方法,理解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)各層的作用和設(shè)計(jì)
原則。
5. 熟悉大數(shù)據(jù)生態(tài)圈的常用技術(shù)或工具,如 Hadoop、Spark、Hive、Doris 等,并在
過(guò)往項(xiàng)目中實(shí)踐應(yīng)用。
6. 具備良好的數(shù)據(jù)敏感度和分析能力,能夠從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。
7. 具備良好的溝通協(xié)作能力和解決問(wèn)題的能力,對(duì)數(shù)據(jù)工作充滿(mǎn)熱情。
加分項(xiàng):
如果您還具備以下經(jīng)驗(yàn)或技能,將優(yōu)先考慮:
1. 有使用過(guò)工作流調(diào)度工具(如 Apache Airflow, Oozie)進(jìn)行數(shù)據(jù)任務(wù)編排和管理的
經(jīng)驗(yàn)。
2. 有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理或流計(jì)算經(jīng)驗(yàn)(如 Flink, Spark Streaming, Kafka Streams)。
3. 有主導(dǎo)或參與過(guò) AI 問(wèn)數(shù)相關(guān)項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)。
4. 有數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)安全或元數(shù)據(jù)管理相關(guān)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
5. 有為 AI/ML 項(xiàng)目提供數(shù)據(jù)準(zhǔn)備或特征工程支持的經(jīng)驗(yàn)。
6. 熟悉 BI 可視化工具(如 Fine BI, Tableau, Power BI, Metabase, Superset)或有
數(shù)據(jù) API 開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
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工作地點(diǎn)

廣州天河區(qū)聯(lián)通新時(shí)空廣場(chǎng)

職位發(fā)布者

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