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大数据研发工程师
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数据仓库设计和开发
- 根据业务需求设计和实施数据仓库模型,包括事实表和维度表的设计;
ETL开发
- 使用ETL工具进行数据的提取、转换和加载,确保数据的准确性和一致性;
数据集成和处理
- 处理和集成来自多个数据源的大数据集,确保数据的完整性和一致性;
数据建模
- 设计和实施数据建模解决方案,确保数据结构合理、规范且易于分析;
数据质量
- 监控数据仓库系统告警,诊断和解决数据质量问题,提升质量保障;
数据可视化
- 使用BI工具进行数据可视化开发,支持业务决策;
跨团队协作
- 与数据科学家、分析师和业务部门合作,确保数据仓库系统满足业务需求。
Qualifications
- 计算机科学、大数据或相关专业本科及以上学历;
- 熟悉数据仓库技术和概念,具备数据存储方法、数据集成和检索机制的基础知识;
- 熟练使用SQL,能够编写基本查询,熟悉大数据技术并执行数据操作;
- 了解ETL工具和数据建模技术;
- 具备Python、Java、SQL编程技能者优先;
- 了解大数据技术(如Hadoop、Spark、Hive、Flink)者优先;
- 良好的团队合作能力,能够解决冲突并促进团队动态;
- 优秀的沟通能力,能够与技术和非技术团队成员有效沟通;
- 强烈的学习热情和主动性,能够快速掌握新技术和工具。
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