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職位描述： （一）數據倉庫與平臺建設 1、主導數據倉庫架構設計與搭建，涵蓋從原始數據探查、清洗、加工，到數據建模、主題集成，最終實現報表或頁面可視化展現的全流程工作。依據業務需求構建合理的數據分層架構，如 ods、dwd、dws、ads 等，確保數據的高效管理與利用。 2、負責產品化數據平臺（如 CDP、DMP 平臺）的開發迭代工作。運用圖算法（如 spark graphx）打破數據孤島，構建全局 oneId 體系，設計并實現批流一體的標簽流程，精準構建動態用戶客群畫像，深度挖掘數據價值，為業務決策提供有力支持。 （二）大數據技術組件運用 1、熟練運用大數據生態圈中的 hive、spark、clickhouse、elasticsearch、flink、kafka 等組件，根據不同業務場景和數據處理需求，合理選擇并優化組件配置，充分發揮各組件優勢，實現數據的高效存儲、計算與分析。 2、基于上述組件進行數據處理任務開發，包括但不限于離線數據的批處理計算、實時數據的流處理分析，以及數據的索引、存儲和檢索等操作，保障數據處理的準確性和及時性。 （三）項目開發與維護 1、參與公司各類大數據項目的全生命周期管理，從需求分析、方案設計、編碼實現，到測試部署、上線維護，確保項目按時、高質量交付。在項目實施過程中，積極與產品、運營、前端開發等團隊協同合作，及時溝通并解決項目推進中的問題。 2、針對客戶定制化項目，深入了解客戶需求，提供個性化的大數據解決方案。對已上線項目進行持續優化，根據業務反饋和數據變化，不斷改進數據處理邏輯和算法，提升系統性能和用戶體驗。 （四）數據處理與分析 1、負責設計和實現數據處理流程，對海量數據進行 ETL（抽取、轉換、加載）操作，確保數據的一致性、完整性和準確性。運用數據挖掘和分析技術，對數據進行深度分析，提取有價值的信息和洞察，為業務部門提供數據驅動的決策建議。 2、參與實時數據處理和分析項目，如實時輿情監控、實時用戶行為分析等。利用 SparkStreaming、Flink 等技術實現實時數據的消費、處理和存儲，及時發現業務中的關鍵事件和趨勢，為業務實時決策提供支持。 （五）技術支持與團隊協作 1、為公司內部其他團隊提供大數據技術支持，協助解決數據相關的技術難題。參與公司技術培訓和知識分享活動，提升團隊整體的大數據技術水平。 1、在團隊中發揮技術帶頭作用，帶領團隊攻克技術難關，推動項目進展。與團隊成員密切配合，合理分配工作任務，提升團隊協作效率和項目交付能力。 職位要求： 1、本科及以上學歷，計算機科學與技術、軟件工程、數學、統計學等相關專業優先考慮。 2、具備 5 年以上大數據開發工作經驗，擁有數據倉庫建設、產品化數據平臺開發迭代或大數據項目交付的實際經驗，有從 0 到 1 構建大數據項目的經歷者優先。 3、熟悉制造行業的業務流程和數據特點，能夠將大數據技術與行業業務深度結合，提供有效的數據解決方案。 4、專業技能 （1）精通數據倉庫架構體系與建設流程，熟練掌握數據建模方法，如維度建模、雪花模型等。熟悉主流的數據可視化工具，如 Tableau、PowerBI 等，能夠將數據以直觀、易懂的方式呈現給業務用戶。 （2）深入掌握大數據生態圈 hadoop 中的 hive、spark、clickhouse、elasticsearch、flink、kafka 等組件的原理、使用場景和配置優化方法。具備使用這些組件進行復雜數據處理和分析任務的能力。 （3）熟練掌握 Java、Scala 等編程語言，能夠運用其進行高效的數據處理和算法實現。熟悉常用的開發框架和工具，如 Spring Boot、Maven、Git 等，具備良好的代碼編寫習慣和規范。 （4）了解云計算平臺，如聯想云、華為云、阿里云等，熟悉云平臺上的大數據服務和產品，具備在云環境中進行大數據開發和部署的能力。