数据开发工程师
面议
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职位详情
基本信息
岗位职责
1.负责数据仓库的数据模型设计、数据清洗、整合加工，负责基础库、主题库、专题库开发建设。
2.负责深度参与政企领域数据仓库建设和管理，包括但不限于数据模型、数据质量、数据安全等标准建设。
3.负责数据仓库ETL实施、ETL流程优化及解决ETL相关技术问题。
4.负责数据可视化服务的设计、开发、部署及迭代优化。
5.与业务团队协同，了解业务数据需求，按规范建设数据应用，推动数据在业务场景中的落地。
6.探索数据建设模式，大数据领域新技术和方法。
2.负责深度参与政企领域数据仓库建设和管理，包括但不限于数据模型、数据质量、数据安全等标准建设。
3.负责数据仓库ETL实施、ETL流程优化及解决ETL相关技术问题。
4.负责数据可视化服务的设计、开发、部署及迭代优化。
5.与业务团队协同，了解业务数据需求，按规范建设数据应用，推动数据在业务场景中的落地。
6.探索数据建设模式，大数据领域新技术和方法。
任职要求
1.年龄为35岁及以下（1989年1月1日及以后出生）。
2.全日制硕士及以上学历并取得相关学位，计算机、数学等相关专业毕业。
3.3年及以上数据开发工作经验，熟悉数据仓库模型设计与ETL开发经验，掌握Kimball的维度建模设计方法，具备海量数据加工处理（ETL）相关经验。
4.熟练运用大数据计算平台来处理数据，包括但不限于ODPS、Flink、Hadoop、Spark等，掌握一门或多门编程语言，如Java、Python等。
5.良好的数据敏感度，能从海量数据提炼核心结果，需要具备数据统计的基础知识，掌握常用的数据分析方法，能够在数据探索上有自己的洞见分析能力。
6.有良好的业务及产品感觉，能够超越需求，有自己独到的见解和思考。可以主动并乐于了解日常业务，具备从日常业务中发现问题并解决问题的能力。
7.对数据挖掘和机器学习有所了解，包括常用的机器学习算法和数据建模过程的优先，有企业级数据智能应用场景实践的优先。
2.全日制硕士及以上学历并取得相关学位，计算机、数学等相关专业毕业。
3.3年及以上数据开发工作经验，熟悉数据仓库模型设计与ETL开发经验，掌握Kimball的维度建模设计方法，具备海量数据加工处理（ETL）相关经验。
4.熟练运用大数据计算平台来处理数据，包括但不限于ODPS、Flink、Hadoop、Spark等，掌握一门或多门编程语言，如Java、Python等。
5.良好的数据敏感度，能从海量数据提炼核心结果，需要具备数据统计的基础知识，掌握常用的数据分析方法，能够在数据探索上有自己的洞见分析能力。
6.有良好的业务及产品感觉，能够超越需求，有自己独到的见解和思考。可以主动并乐于了解日常业务，具备从日常业务中发现问题并解决问题的能力。
7.对数据挖掘和机器学习有所了解，包括常用的机器学习算法和数据建模过程的优先，有企业级数据智能应用场景实践的优先。
竞争力分析
解锁详细分析
您与该职位匹配度: ***，已超过了 *** 的竞争者，建议************
您在 ？位置
较低
一般
比较匹配
非常匹配
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重要风险提示：如招聘单位在招聘过程中向求职者提出收取押金、保证金、体检费、材料费、成本费，或指定医院体检等，求职者有权要求招聘单位出具物价部门批准的收费许可证明材料，若无法提供相关证明，请求职者提高警惕，有可能属于诈骗或违规行为。
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