广州·番禺区
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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 引擎构建计算层，优化极速分析能力（如大宽表设计、物化视图使用），保障查询效率。负责从业务系统（ERP、CRM、PLM等）到数据仓库的数据链路规划，完成维度建模工作，确保架构具备良好的可扩展性。
2. 实时与离线ETL开发：承担离线（T+1）和实时（秒级至分钟级）数据同步流程的开发任务，运用 Flink / Spark 框架实现大规模数据清洗与转换，编写稳定高效的 ETL 作业，并搭建调度监控体系及异常重试机制。
3. 指标体系与高性能看板建设：结合实际业务需求，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快速响应挑战。日常维护BI平台，支持各业务线指标需求的梳理、建模与可视化开发。
4. 系统性能调优：针对慢SQL进行深度排查与优化，对 StarRocks 类引擎实施 Join 优化、分区分桶策略调整及缓存机制优化，提升资源利用率并降低系统负载。
任职要求：
1. 本科及以上学历，计算机相关专业优先考虑，具备5年以上数据仓库或BI系统开发经验。有大规模数据处理背景，或曾主导传统数据库（如MySQL/Oracle）向MPP架构（如StarRocks/Doris/ClickHouse）迁移项目者优先。
2. 核心技术能力：熟练掌握 StarRocks、Apache Doris 或 ClickHouse 至少其一，理解底层存储机制（如列式存储、稀疏索引、Pipeline执行引擎）。
3. SQL能力扎实：精通 SQL 与存储过程编写，能处理复杂逻辑运算，熟练运用窗口函数、CTE、递归等高级语法特性。
4. 大数据生态掌握：熟悉 Spark 或 Flink 其中一种框架，了解其在数据清洗与聚合场景中的应用；熟悉 Hadoop 生态组件（HDFS, Hive, YARN）。
5. 数据集成与调度工具：熟练操作 Kettle / DataX / SeaTunnel 等数据同步工具；掌握 Airflow / DolphinScheduler 等任务调度平台。具备主流BI工具使用经验（如 FineBI, PowerBI, Tableau 或开源 Superset/Metabase）。
6. 建模思维与业务理解：深入理解星型模型、雪花模型等维度建模范式，能够独立完成主题域划分与模型设计。具备较强的业务洞察力，可将复杂业务规则转化为高效的数据物理结构。
7. 掌握 Python 或 Go 至少一种编程语言，可用于开发自动化运维脚本。了解数据安全机制，对AI技术在数据领域的应用有一定认知。
1. 高性能数仓架构与模型设计：基于 StarRocks / Doris 等高性能 OLAP 引擎构建计算层，优化极速分析能力（如大宽表设计、物化视图使用），保障查询效率。负责从业务系统（ERP、CRM、PLM等）到数据仓库的数据链路规划，完成维度建模工作，确保架构具备良好的可扩展性。
2. 实时与离线ETL开发：承担离线（T+1）和实时（秒级至分钟级）数据同步流程的开发任务，运用 Flink / Spark 框架实现大规模数据清洗与转换，编写稳定高效的 ETL 作业，并搭建调度监控体系及异常重试机制。
3. 指标体系与高性能看板建设：结合实际业务需求，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快速响应挑战。日常维护BI平台，支持各业务线指标需求的梳理、建模与可视化开发。
4. 系统性能调优：针对慢SQL进行深度排查与优化，对 StarRocks 类引擎实施 Join 优化、分区分桶策略调整及缓存机制优化，提升资源利用率并降低系统负载。
任职要求：
1. 本科及以上学历，计算机相关专业优先考虑，具备5年以上数据仓库或BI系统开发经验。有大规模数据处理背景，或曾主导传统数据库（如MySQL/Oracle）向MPP架构（如StarRocks/Doris/ClickHouse）迁移项目者优先。
2. 核心技术能力：熟练掌握 StarRocks、Apache Doris 或 ClickHouse 至少其一，理解底层存储机制（如列式存储、稀疏索引、Pipeline执行引擎）。
3. SQL能力扎实：精通 SQL 与存储过程编写，能处理复杂逻辑运算，熟练运用窗口函数、CTE、递归等高级语法特性。
4. 大数据生态掌握：熟悉 Spark 或 Flink 其中一种框架，了解其在数据清洗与聚合场景中的应用；熟悉 Hadoop 生态组件（HDFS, Hive, YARN）。
5. 数据集成与调度工具：熟练操作 Kettle / DataX / SeaTunnel 等数据同步工具；掌握 Airflow / DolphinScheduler 等任务调度平台。具备主流BI工具使用经验（如 FineBI, PowerBI, Tableau 或开源 Superset/Metabase）。
6. 建模思维与业务理解：深入理解星型模型、雪花模型等维度建模范式，能够独立完成主题域划分与模型设计。具备较强的业务洞察力，可将复杂业务规则转化为高效的数据物理结构。
7. 掌握 Python 或 Go 至少一种编程语言，可用于开发自动化运维脚本。了解数据安全机制，对AI技术在数据领域的应用有一定认知。
2026-08-18 14:16
IP属地：广东广州
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本科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
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其他后端开发1-3年大专.NET
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