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（和國(guó)網(wǎng)對(duì)接）

1、編程和腳本語(yǔ)言：熟悉Java、Scala、Python等編程語(yǔ)言，能夠編寫(xiě)高效的數(shù)據(jù)處理和分析代碼，同時(shí)熟練使用Shell腳本進(jìn)行系統(tǒng)操作和自動(dòng)化任務(wù)。

2、大數(shù)據(jù)處理框架：熟悉Hadoop生態(tài)系統(tǒng)，包括HDFS、MapReduce、YARN等，能夠進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)處理；熟練使用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，了解其核心組件和優(yōu)化技術(shù)；了解Flink等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理框架，具備流計(jì)算處理能力。

3、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理：熟悉NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，如HBase、Hive、ClickHouse等，能夠設(shè)計(jì)和優(yōu)化數(shù)據(jù)模型，進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)，如Impala、Presto、Doris等，能夠進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)查詢和分析。

4、數(shù)據(jù)流和消息系統(tǒng)：熟練使用Kafka、RabbitMQ、Datahub等消息隊(duì)列系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)高吞吐量的數(shù)據(jù)流處理；了解實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理技術(shù)，如Flink、Storm，能夠構(gòu)建低延遲的數(shù)據(jù)處理管道

5、數(shù)據(jù)處理和分析：具備數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理、轉(zhuǎn)換和建模的能力，能夠處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)集；熟悉數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，能夠使用工具如Spark MLlib、Scikit-learn進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和建模。

6、數(shù)據(jù)中臺(tái)開(kāi)發(fā)能力：熟悉數(shù)據(jù)中臺(tái)相關(guān)生態(tài)組件的使用和優(yōu)化，如Dataworks、MaxCompute、QuickBI等，能夠編寫(xiě)復(fù)雜SQL腳本進(jìn)行業(yè)務(wù)指標(biāo)的計(jì)算分析，能夠完成數(shù)據(jù)中臺(tái)腳本開(kāi)發(fā)與數(shù)據(jù)處理工作。

7、數(shù)據(jù)可視化：熟練使用數(shù)據(jù)可視化工具，如QuickBI、帆軟報(bào)表等，能夠?qū)?shù)據(jù)分析結(jié)果可視化展示，以便更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。

8、數(shù)據(jù)湖：了解Apache Hudi和Delta Lake等數(shù)據(jù)湖技術(shù)，能夠基于數(shù)據(jù)湖開(kāi)展數(shù)據(jù)分析和處理工作。

1.本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)專業(yè)優(yōu)先。
2.java開(kāi)發(fā)工作經(jīng)驗(yàn)5年以上，后臺(tái)服務(wù)開(kāi)發(fā)3年以上 。
3.具備較強(qiáng)的業(yè)務(wù)分析能力，能夠獨(dú)立解決問(wèn)題 。
4.能夠獨(dú)立進(jìn)行需求對(duì)接并進(jìn)行大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā) 。
5.在項(xiàng)目中使用flink或者spark等大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工作經(jīng)驗(yàn)4年以上者優(yōu)先 。
6.具備大規(guī)模分布式后臺(tái)服務(wù)開(kāi)發(fā)工作經(jīng)驗(yàn)4年以上者優(yōu)先