深圳·福田区
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基本要求
负责基于Hadoop、Spark、Flink等技术的金融级数据平台的规划、建设和持续迭代。
主导数据仓库、数据湖/湖仓一体等数据体系的设计与实施，包括ODS、DWD、DWS、ADS等数据分层建模，并熟悉Iceberg、Hudi等表格式。
负责数据采集、集成、清洗、加工的全链路开发，确保数据的准确性、完整性和时效性。
实时与离线计算
精通SparkStreaming/StructuredStreaming、Flink等实时计算框架，构建低延迟、高可用的实时数据处理管道。
优化HiveonTez/Spark、Impala等离线数据处理作业，保障大规模数据计算任务的效率和稳定性。
熟练运用Kafka、Flume等组件，解决数据接入与集成问题。
性能优化与治理
持续对Hive/Spark作业进行性能调优，具备解决数据倾斜、GC（垃圾回收）问题、SQL优化等复杂技术难题的能力。
业务赋能与协作
深入理解金融业务（如风控、交易、资产、营销等），能将业务需求转化为清晰的技术方案和数据模型。
与业务部门、数据分析师紧密协作，提供高质量的数据支持和服务。
必备条件
-学历与经验：统招本科及以上学历，计算机相关专业，7年及以上大数据开发经验，至少3年银行业（背景。
-技术栈：精通Hadoop（HDFS/YARN）、Hive（尤其熟悉HiveonTez）、Spark、Kafka、Flink。熟练使用Impala,Hue等Cloudera数据平台组件。
-数据架构：深刻理解数据仓库建模理论（如维度建模），具备大型数仓或指标体系建设经验。有数据湖/湖仓一体项目经验者更佳。
-编程能力：熟练掌握Python和Shell脚本编程，能够进行自动化脚本开发和任务调度。
优先考虑
-具备Hive/Spark作业性能调优实战经验，能独立解决数据倾斜等疑难杂症。
-拥有SparkStreaming/StructuredStreaming或Flink实时计算项目经验。
-熟悉HBase,impala,Sqoop等Hadoop生态其他组件，了解Kerberos、Ranger等安全认证与权限管理机制。
负责基于Hadoop、Spark、Flink等技术的金融级数据平台的规划、建设和持续迭代。
主导数据仓库、数据湖/湖仓一体等数据体系的设计与实施，包括ODS、DWD、DWS、ADS等数据分层建模，并熟悉Iceberg、Hudi等表格式。
负责数据采集、集成、清洗、加工的全链路开发，确保数据的准确性、完整性和时效性。
实时与离线计算
精通SparkStreaming/StructuredStreaming、Flink等实时计算框架，构建低延迟、高可用的实时数据处理管道。
优化HiveonTez/Spark、Impala等离线数据处理作业，保障大规模数据计算任务的效率和稳定性。
熟练运用Kafka、Flume等组件，解决数据接入与集成问题。
性能优化与治理
持续对Hive/Spark作业进行性能调优，具备解决数据倾斜、GC（垃圾回收）问题、SQL优化等复杂技术难题的能力。
业务赋能与协作
深入理解金融业务（如风控、交易、资产、营销等），能将业务需求转化为清晰的技术方案和数据模型。
与业务部门、数据分析师紧密协作，提供高质量的数据支持和服务。
必备条件
-学历与经验：统招本科及以上学历，计算机相关专业，7年及以上大数据开发经验，至少3年银行业（背景。
-技术栈：精通Hadoop（HDFS/YARN）、Hive（尤其熟悉HiveonTez）、Spark、Kafka、Flink。熟练使用Impala,Hue等Cloudera数据平台组件。
-数据架构：深刻理解数据仓库建模理论（如维度建模），具备大型数仓或指标体系建设经验。有数据湖/湖仓一体项目经验者更佳。
-编程能力：熟练掌握Python和Shell脚本编程，能够进行自动化脚本开发和任务调度。
优先考虑
-具备Hive/Spark作业性能调优实战经验，能独立解决数据倾斜等疑难杂症。
-拥有SparkStreaming/StructuredStreaming或Flink实时计算项目经验。
-熟悉HBase,impala,Sqoop等Hadoop生态其他组件，了解Kerberos、Ranger等安全认证与权限管理机制。
2026-07-06 14:03
IP属地：广东
职位福利
本科5-10年非外包类要求数据开发经验实时数仓开发经验计算机相关专业大数据引擎开发经验JavaPythonShellSparkHiveFlinkHBaseKafka银行经验
北京汉克时代科技有限公司
不需要融资 · 1000-9999人
工作地址
鱼泡安全保障
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