广州·番禺区
职位详情
岗位职责:
1. 高性能数仓架构与模型设计：基于 StarRocks / Doris 等高性能OLAP引擎搭建计算层，提升分析效率（如大宽表构建、物化视图使用）。统筹从业务系统（ERP、CRM、PLM等）至数据仓库的数据链路规划，完成数据模型（维度建模）建设，保障架构具备良好扩展能力。
2. 实时与离线ETL开发：承担离线（T+1）及实时（秒级/分钟级）数据同步流程的开发工作。运用 Flink / Spark 框架处理大规模数据转换任务，编写高质量 ETL 逻辑，并实现调度管理与异常重试机制。
3. 指标体系与高性能看板构建：结合具体业务场景（如营销实时报表、生产制造可视化面板），通过BI工具与高性能后端服务对接，解决万亿级数据量下的秒级响应挑战。统一集团内数据定义标准，主导数据字典维护，确保各业务线指标口径统一。
4. 系统性能优化：深入排查并优化慢SQL，针对 StarRocks 类引擎实施 Join 优化、分区分桶策略调优及缓存机制改进，减少资源占用。
任职资格:
1. 专科及以上学历，具备5年以上数仓或BI开发经验。有大规模数据处理背景，或曾主导从传统数据库（如MySQL/Oracle）向MPP数据库（如StarRocks/Doris/ClickHouse）迁移者优先考虑。
2. 计算引擎：熟练掌握 StarRocks、Apache Doris 或 ClickHouse 至少其一，理解其存储机制（如列式存储、稀疏索引、Pipeline执行引擎）。
3. SQL能力：精通 SQL/Stored Procedure，能处理复杂逻辑运算，熟练使用窗口函数、CTE、递归等高级语法特性。
4. 大数据技术栈：熟悉 Spark 或 Flink 其中一项，了解其在数据清洗与聚合中的实际应用；掌握 Hadoop 生态组件（HDFS, Hive, YARN）。
5. 数据集成与工具：熟练操作 Kettle / DataX / SeaTunnel 等数据集成工具；熟悉 Airflow / DolphinScheduler 等调度平台。掌握主流BI展示工具（如 FineBI, PowerBI, Tableau，或开源方案 Superset/Metabase）。
6. 建模与思维能力：深刻理解维度建模（星型模型、雪花模型），可独立完成数据主题域划分。具备较强的业务理解力，能将复杂业务逻辑转化为高效的数据仓库物理模型。
7. 掌握 Python/Go 至少一种后端语言，可用于编写自动化运维脚本。了解数据安全与AI相关基础知识。
1. 高性能数仓架构与模型设计：基于 StarRocks / Doris 等高性能OLAP引擎搭建计算层，提升分析效率（如大宽表构建、物化视图使用）。统筹从业务系统（ERP、CRM、PLM等）至数据仓库的数据链路规划，完成数据模型（维度建模）建设，保障架构具备良好扩展能力。
2. 实时与离线ETL开发：承担离线（T+1）及实时（秒级/分钟级）数据同步流程的开发工作。运用 Flink / Spark 框架处理大规模数据转换任务，编写高质量 ETL 逻辑，并实现调度管理与异常重试机制。
3. 指标体系与高性能看板构建：结合具体业务场景（如营销实时报表、生产制造可视化面板），通过BI工具与高性能后端服务对接，解决万亿级数据量下的秒级响应挑战。统一集团内数据定义标准，主导数据字典维护，确保各业务线指标口径统一。
4. 系统性能优化：深入排查并优化慢SQL，针对 StarRocks 类引擎实施 Join 优化、分区分桶策略调优及缓存机制改进，减少资源占用。
任职资格:
1. 专科及以上学历，具备5年以上数仓或BI开发经验。有大规模数据处理背景，或曾主导从传统数据库（如MySQL/Oracle）向MPP数据库（如StarRocks/Doris/ClickHouse）迁移者优先考虑。
2. 计算引擎：熟练掌握 StarRocks、Apache Doris 或 ClickHouse 至少其一，理解其存储机制（如列式存储、稀疏索引、Pipeline执行引擎）。
3. SQL能力：精通 SQL/Stored Procedure，能处理复杂逻辑运算，熟练使用窗口函数、CTE、递归等高级语法特性。
4. 大数据技术栈：熟悉 Spark 或 Flink 其中一项，了解其在数据清洗与聚合中的实际应用；掌握 Hadoop 生态组件（HDFS, Hive, YARN）。
5. 数据集成与工具：熟练操作 Kettle / DataX / SeaTunnel 等数据集成工具；熟悉 Airflow / DolphinScheduler 等调度平台。掌握主流BI展示工具（如 FineBI, PowerBI, Tableau，或开源方案 Superset/Metabase）。
6. 建模与思维能力：深刻理解维度建模（星型模型、雪花模型），可独立完成数据主题域划分。具备较强的业务理解力，能将复杂业务逻辑转化为高效的数据仓库物理模型。
7. 掌握 Python/Go 至少一种后端语言，可用于编写自动化运维脚本。了解数据安全与AI相关基础知识。
2026-05-20 12:39
IP属地：广东广州
职位福利
大专5-10年数据治理数据清洗数据仓库报表开发数据可视化
广东好太太科技集团股份有限公司
已上市 · 1000-9999人
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