海淀区
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工作职责
1. 数据仓库架构设计与建设：主导公司核心业务领域（如人力、财务、法务等）的数据仓库架构规划与模型构建，保障架构的先进性、可扩展性及高性能表现。
2. 数据平台研发与优化：负责大规模数据处理任务与存储体系的调优，攻克复杂查询与高负载场景下的性能难题，保障平台持续高效稳定运行。
3. ETL与数据集成：牵头设计并实施跨系统、跨集群的数据整合方案，提升ETL流程的自动化水平、稳定性及监控可观测能力。
4. 数据治理与合规落地：推进数据治理体系构建，落实数据质量监控、安全策略与合规要求，支撑企业级数据资产管理和价值释放。
5. 业务支持与数据产品化：深度对接业务需求，提炼通用数据模型与分析能力，协同产品经理助力业务团队实现高效的数据驱动决策。
6. 技术引领与团队赋能：在团队内外传播技术实践与经验成果，持续提升整体工程能力与架构设计水平。
任职资格
1. 数据仓库理论与建模：熟练掌握数仓分层结构与主题域建模方法，精通维度建模技术，能针对复杂业务设计具备扩展性的数据模型，具备3-5年相关工作经验。
2. SQL与数据库：熟练运用SQL并具备复杂查询性能调优能力，可定位和解决TB/PB级数据规模下的执行瓶颈；熟悉主流数据库及分布式计算引擎（Hive、Spark、Presto、StarRocks等）。
3. 编程与框架：熟练掌握Python/Java/Scala中至少一门语言，具备良好的编码规范与工程实践能力；熟悉Spark、Flink等分布式处理框架，能完成大规模数据任务的设计与性能优化。
4. 数据治理与质量管理：具备数据治理体系规划与实施经验，了解数据质量、元数据、血缘追踪及安全合规要求，能够推动治理机制在组织内落地执行。
5. 架构与平台：具备全局视角，能够统筹数据仓库与数据平台的技术演进路径，拥有支撑大规模分析与AI应用的架构设计能力。
6. AI应用相关能力：了解大语言模型（LLM）在数据查询与分析场景中的应用模式；具备数据与AI融合的服务化实践经验（如AI辅助建模、智能化质量检测、智能运维告警等）；关注AI技术发展，能推动其在数据平台中的实际应用。
7. 加分项：具有财务类数据体系建设经验，熟悉湖仓一体架构（Iceberg、Hudi、Delta Lake）及相关落地实践。
1. 数据仓库架构设计与建设：主导公司核心业务领域（如人力、财务、法务等）的数据仓库架构规划与模型构建，保障架构的先进性、可扩展性及高性能表现。
2. 数据平台研发与优化：负责大规模数据处理任务与存储体系的调优，攻克复杂查询与高负载场景下的性能难题，保障平台持续高效稳定运行。
3. ETL与数据集成：牵头设计并实施跨系统、跨集群的数据整合方案，提升ETL流程的自动化水平、稳定性及监控可观测能力。
4. 数据治理与合规落地：推进数据治理体系构建，落实数据质量监控、安全策略与合规要求，支撑企业级数据资产管理和价值释放。
5. 业务支持与数据产品化：深度对接业务需求，提炼通用数据模型与分析能力，协同产品经理助力业务团队实现高效的数据驱动决策。
6. 技术引领与团队赋能：在团队内外传播技术实践与经验成果，持续提升整体工程能力与架构设计水平。
任职资格
1. 数据仓库理论与建模：熟练掌握数仓分层结构与主题域建模方法，精通维度建模技术，能针对复杂业务设计具备扩展性的数据模型，具备3-5年相关工作经验。
2. SQL与数据库：熟练运用SQL并具备复杂查询性能调优能力，可定位和解决TB/PB级数据规模下的执行瓶颈；熟悉主流数据库及分布式计算引擎（Hive、Spark、Presto、StarRocks等）。
3. 编程与框架：熟练掌握Python/Java/Scala中至少一门语言，具备良好的编码规范与工程实践能力；熟悉Spark、Flink等分布式处理框架，能完成大规模数据任务的设计与性能优化。
4. 数据治理与质量管理：具备数据治理体系规划与实施经验，了解数据质量、元数据、血缘追踪及安全合规要求，能够推动治理机制在组织内落地执行。
5. 架构与平台：具备全局视角，能够统筹数据仓库与数据平台的技术演进路径，拥有支撑大规模分析与AI应用的架构设计能力。
6. AI应用相关能力：了解大语言模型（LLM）在数据查询与分析场景中的应用模式；具备数据与AI融合的服务化实践经验（如AI辅助建模、智能化质量检测、智能运维告警等）；关注AI技术发展，能推动其在数据平台中的实际应用。
7. 加分项：具有财务类数据体系建设经验，熟悉湖仓一体架构（Iceberg、Hudi、Delta Lake）及相关落地实践。
2026-08-20 14:40
IP属地：北京
职位福利
本科3-5年Java要求数据开发经验数据建模经验Kafka实时数仓开发经验非外包类其他计算机相关专业数据治理经验HBaseSQL数据库内核开发经验HiveSpark数据仓库开发经验P
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