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1、崗位職責：
負責數(shù)據(jù)抽取、清洗、轉(zhuǎn)換、加載（ETL）全流程開發(fā)與優(yōu)化，對接業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)源（如業(yè)務庫、日志、API 等），設計全量 / 增量抽取策略，定義數(shù)據(jù)清洗、脫敏、標準化規(guī)則，保障數(shù)據(jù)一致性、準確性與時效性。
維護 MySQL、Oracle、PostgreSQL 等主流關系型數(shù)據(jù)庫，負責表結(jié)構設計、索引優(yōu)化、SQL 查詢性能調(diào)優(yōu)，處理千萬級以上數(shù)據(jù)量的存儲與查詢需求，解決數(shù)據(jù)庫運維中的性能瓶頸與異常問題。
基于Hadoop 生態(tài)（HDFS、YARN）、Spark（Spark SQL/PySpark）、Hive、HBase 等大數(shù)據(jù)技術，處理 TB/PB 級海量數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)聚合、分析及業(yè)務指標計算，支撐大數(shù)據(jù)應用場景落地。
參與數(shù)據(jù)倉庫搭建，結(jié)合業(yè)務需求進行數(shù)據(jù)建模（維度建模、關系建模），設計星型 / 雪花模型，劃分業(yè)務主題域（如用戶、訂單、商品），搭建數(shù)據(jù)分層架構（ODS、DW、DM），支撐數(shù)據(jù)分析與業(yè)務決策。
編寫 Shell 腳本實現(xiàn) ETL 任務自動化調(diào)度、數(shù)據(jù)備份、日志清理等運維工作；使用 Python（Pandas/NumPy/PySpark）開發(fā)數(shù)據(jù)處理腳本，完成批量數(shù)據(jù)校驗、異常數(shù)據(jù)修復及跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)交互。
配合數(shù)據(jù)分析師、業(yè)務團隊梳理數(shù)據(jù)需求，提供數(shù)據(jù)支持；監(jiān)控 ETL 任務運行狀態(tài)，及時排查任務失敗、數(shù)據(jù)延遲等問題，建立任務監(jiān)控與告警機制，保障數(shù)據(jù)鏈路穩(wěn)定。
2. 崗位要求：
關系型數(shù)據(jù)庫能力：熟練操作 MySQL、Oracle、PostgreSQL 等至少 2 種主流關系型數(shù)據(jù)庫，具備復雜 SQL（多表關聯(lián)、子查詢、窗口函數(shù)）編寫能力，掌握表結(jié)構設計、索引優(yōu)化、分區(qū)表配置及數(shù)據(jù)庫性能調(diào)優(yōu)技巧，能處理千萬級數(shù)據(jù)量的存儲與查詢場景。
大數(shù)據(jù)技術能力：熟悉 Hadoop 生態(tài)體系（HDFS、YARN、MapReduce），掌握 Spark（Spark SQL、PySpark）、Hive（HQL 編寫、分區(qū)優(yōu)化）、HBase 等大數(shù)據(jù)工具的使用，能基于大數(shù)據(jù)框架完成海量數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、聚合，有 TB/PB 級數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗者優(yōu)先。
ETL 全流程能力：精通 ETL 工藝全流程，理解數(shù)據(jù)抽?。ㄈ?/ 增量）、轉(zhuǎn)換（清洗、脫敏、邏輯計算）、加載（全量覆蓋 / 增量追加）的核心邏輯；熟悉至少 1 種 ETL 工具（如 Kettle、DataX、Flink CDC、Talend），能解決 ETL 過程中的數(shù)據(jù)一致性、異常重試、任務依賴等問題，有 ETL 調(diào)度工具（Airflow、Azkaban）使用經(jīng)驗者優(yōu)先。
數(shù)據(jù)建模能力：具備基礎數(shù)據(jù)建模能力，熟悉維度建模、關系建模方法論，能結(jié)合業(yè)務場景設計星型 / 雪花模型，完成業(yè)務主題域劃分、指標定義及數(shù)據(jù)倉庫分層（ODS→DW→DM）設計，理解業(yè)務數(shù)據(jù)與指標邏輯的對應關系。
腳本與 Linux 能力：熟練掌握 Linux 操作系統(tǒng)常用命令（文件管理、進程監(jiān)控、權限配置、日志分析）；能獨立編寫 Shell 腳本實現(xiàn)自動化任務（如 ETL 任務調(diào)度、數(shù)據(jù)備份、批量執(zhí)行 SQL）；熟練使用 Python 進行數(shù)據(jù)處理，掌握 Pandas、NumPy、PySpark 等庫，能開發(fā)腳本解決數(shù)據(jù)校驗、批量處理需求。
3、經(jīng)驗與學歷要求：