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工作职责： 1. 负责Hadoop生态圈的数据平台架构规划与部署，确保数据流转过程的高效性与稳定性。 2. 参与大数据存储、计算及分析模块的开发与调优，持续提升数据处理的效率与准确性。 3. 攻克数据处理中的关键技术瓶颈，优化数据链路的性能表现与系统可靠性。 4. 与业务部门紧密配合，深入理解数据应用场景，提供匹配的技术实现方案，助力数据驱动运营。 任职要求： 1. 本科及以上学历，计算机或大数据相关专业，具备扎实的专业基础。 2. 熟练掌握Hadoop技术体系（包括HDFS、MapReduce、Yarn、Hive、Spark等），有实际项目落地经验。 3. 理解分布式系统工作机制，熟悉数据仓库建模方法及ETL流程的设计与优化策略。 4. 具备较强的逻辑思维与问题排查能力，可独立完成复杂数据任务的技术架构设计。

工作职责： 1. 数据建模与设计；20% 运用维度建模与实体关系建模方法，设计符合业务需求的数据仓库逻辑及物理模型 通过ER/Studio、PowerDesigner等工具实现模型的可视化构建与结构优化 2. 数据开发与ETL流程构建；25% 基于Hive/Spark/Flink进行数据处理程序的开发，持续优化ETL链路效率 配置Informatica/Kettle完成数据抽取转换任务，结合Azkaban/Oozie实现作业调度，确保数据一致性 3. SQL编写与优化；15% 编写高效复杂SQL查询语句，优化执行计划（包括索引策略、分区表设计、SQL重构） 维护数据库对象（表、视图、存储过程），提升数据读写性能与访问响应速度 4. 大数据组件应用与维护；20% 负责Hadoop/Hive/Spark/Flink集群的部署与日常维护，开展参数调优（如HDFS配置、Spark内存管理） 监控各组件运行状态，配合运维团队定位并解决系统故障与性能瓶颈 5. 业务理解与协作；10% 深入掌握企业业务流程，与业务方紧密沟通，提供匹配场景的数据支持方案 6. BI工具协作；10% 对接Tableau/PowerBI数据模型需求，调整底层数据结构以优化报表展示逻辑与加载效率 任职资格 1、教育背景与职业/执业资格：计算机类相关专业本科及以上学历；5% 2、工作经验及行业背景：具备3年以上大数据开发经历，主导完成不少于2个复杂ETL项目；20% 3、能力要求（专业技能/语言要求）：65% - 技术能力 熟练掌握Hive/Spark/Flink技术栈，能高效使用Informatica/Kettle/Azkaban等工具链 - 数据建模 掌握维度建模与实体关系建模原理，熟悉ER/Studio和PowerDesigner建模工具操作 - SQL与优化 具备复杂SQL编写经验，拥有执行计划分析及索引优化实战能力 人才核心特质要求（除通用标准外）：10% 具备严谨的逻辑思维、突出的问题排查能力以及良好的跨部门协同意识 关注： 1. 大数据技术栈spark flink hive kafka clickhouse的底层架构与运行机制，了解java基础 2. 主流数据库之间的特性差异与适用场景对比 3. AI技术在数据领域的实际应用探索 4. 熟悉离线数仓、实时数仓及数据中台的整体架构与建设思路 5. 各类大数据框架的性能调优实践经验

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有没有修理排风机的。

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