數(shù)據(jù)開發(fā)(ETL工程師)
面議
北京
應(yīng)屆畢業(yè)生
學(xué)歷不限
北京
應(yīng)屆畢業(yè)生
學(xué)歷不限
- 全勤獎(jiǎng)
- 節(jié)日福利
- 不加班
- 周末雙休
職位描述
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任職要求:
1.本科及以上學(xué)歷并取得相關(guān)學(xué)位,計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)畢業(yè)。
2.3年及以上數(shù)據(jù)開發(fā)工作經(jīng)驗(yàn),熟悉數(shù)據(jù)倉庫模型設(shè)計(jì)與ETL開發(fā)經(jīng)驗(yàn),具備海量數(shù)據(jù)加工處理 (ETL)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。
3.熟練運(yùn)用大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)來處理數(shù)據(jù),包括但不限于ODPS、Flink、Hadoop、Spark等,掌握一門或多門編程語言,如Java、Python等。
4.對(duì)數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)有所了解,包括常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)建模過程,或具有企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)智能應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)踐的可優(yōu)先考慮。熟悉Oracle、mysql、Doris、TiDB等常用數(shù)據(jù)庫。
5.精通Hive、Hbase、Spark、Kafka、Flink、Storm、elasticsearch、Impala、Druid、Kylin等大數(shù)據(jù)處理技術(shù),有較好的性能調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn),有業(yè)務(wù)實(shí)際落地案例;
6.具備扎實(shí)的數(shù)據(jù)倉庫理論基礎(chǔ)和數(shù)倉維度建模、主題設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)層級(jí)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)治理能力。
工作職責(zé):
1.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)倉庫的模型設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)清洗、整合加工,負(fù)責(zé)基礎(chǔ)庫、主題庫、專題庫開發(fā)建設(shè)。
2.負(fù)責(zé)深度參與財(cái)務(wù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)和管理,包括但不限于數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全等標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)。
3.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)倉庫ETL實(shí)施、ETL流程優(yōu)化及解決ETL相關(guān)技術(shù)問題。
4.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)可視化服務(wù)的涉及、開發(fā)、部署及迭代優(yōu)化。
5.與財(cái)務(wù)人員協(xié)同,了解數(shù)據(jù)需求,按規(guī)范建設(shè)數(shù)據(jù)應(yīng)用,推動(dòng)數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的落地。
6.探索數(shù)據(jù)建設(shè)模式,大數(shù)據(jù)領(lǐng)域技術(shù)和方法。
1.本科及以上學(xué)歷并取得相關(guān)學(xué)位,計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)畢業(yè)。
2.3年及以上數(shù)據(jù)開發(fā)工作經(jīng)驗(yàn),熟悉數(shù)據(jù)倉庫模型設(shè)計(jì)與ETL開發(fā)經(jīng)驗(yàn),具備海量數(shù)據(jù)加工處理 (ETL)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。
3.熟練運(yùn)用大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)來處理數(shù)據(jù),包括但不限于ODPS、Flink、Hadoop、Spark等,掌握一門或多門編程語言,如Java、Python等。
4.對(duì)數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)有所了解,包括常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)建模過程,或具有企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)智能應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)踐的可優(yōu)先考慮。熟悉Oracle、mysql、Doris、TiDB等常用數(shù)據(jù)庫。
5.精通Hive、Hbase、Spark、Kafka、Flink、Storm、elasticsearch、Impala、Druid、Kylin等大數(shù)據(jù)處理技術(shù),有較好的性能調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn),有業(yè)務(wù)實(shí)際落地案例;
6.具備扎實(shí)的數(shù)據(jù)倉庫理論基礎(chǔ)和數(shù)倉維度建模、主題設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)層級(jí)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)治理能力。
工作職責(zé):
1.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)倉庫的模型設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)清洗、整合加工,負(fù)責(zé)基礎(chǔ)庫、主題庫、專題庫開發(fā)建設(shè)。
2.負(fù)責(zé)深度參與財(cái)務(wù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)和管理,包括但不限于數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全等標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)。
3.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)倉庫ETL實(shí)施、ETL流程優(yōu)化及解決ETL相關(guān)技術(shù)問題。
4.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)可視化服務(wù)的涉及、開發(fā)、部署及迭代優(yōu)化。
5.與財(cái)務(wù)人員協(xié)同,了解數(shù)據(jù)需求,按規(guī)范建設(shè)數(shù)據(jù)應(yīng)用,推動(dòng)數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的落地。
6.探索數(shù)據(jù)建設(shè)模式,大數(shù)據(jù)領(lǐng)域技術(shù)和方法。
工作地點(diǎn)
地址:北京豐臺(tái)區(qū)中郵創(chuàng)新園(西安)
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注:聯(lián)系我時(shí),請(qǐng)說是在四川人才網(wǎng)上看到的。
