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更新于 3月31日

etl大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師培訓(xùn)師

1.3-2萬(wàn)
  • 成都武侯區(qū)
  • 3-5年
  • 本科
  • 全職
  • 招1人

職位描述

數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)報(bào)表開(kāi)發(fā)數(shù)倉(cāng)開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)清洗HiveHadoopSparkFlink云計(jì)算/大數(shù)據(jù)
崗位職責(zé): 1. 設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和維護(hù)公司的大數(shù)據(jù)平臺(tái),確保數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的高效和穩(wěn)定運(yùn)行。 2. 負(fù)責(zé)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖等數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)設(shè)施,以支持公司的數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)決策。 3. 設(shè)計(jì)和實(shí)施數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),高效獲取用戶行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)等。 4. 開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)流程,保證數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性。 5. 設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)分析工具和算法,支持業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)分析需求。 6. 利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值,為業(yè)務(wù)決策提供數(shù)據(jù)支持。 7. 開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)可視化工具和報(bào)表系統(tǒng),幫助業(yè)務(wù)部門理解數(shù)據(jù)。 任職要求: 1. 教育背景:計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)或相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷。 2. 工作經(jīng)驗(yàn):3年以上大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn),具有跨境電商或互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 3. 技術(shù)能力:熟悉Hadoop、Spark、Flink等大數(shù)據(jù)處理框架,熟悉SQL、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)等。 4. 編程語(yǔ)言:掌握Python、Java、Scala等至少一種編程語(yǔ)言。 5. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)和ETL工具:熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)模型和ETL工具。 6. 數(shù)據(jù)分析與挖掘:具有良好的數(shù)據(jù)分析能力和數(shù)據(jù)挖掘算法。 7. 工具與平臺(tái):熟悉主流大數(shù)據(jù)平臺(tái)和數(shù)據(jù)可視化工具。 8. 軟技能:具備良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神,能夠高效地與業(yè)務(wù)部門合作。 9. 學(xué)習(xí)能力和問(wèn)題解決能力:具有快速學(xué)習(xí)新技術(shù)和適應(yīng)新環(huán)境的能力。

工作地點(diǎn)

成都武侯區(qū)環(huán)球購(gòu)物中心

職位發(fā)布者

易先生/經(jīng)理

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