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數(shù)據(jù)開發(fā)：
工作職責(zé)：
1. 數(shù)據(jù)建模與設(shè)計
運(yùn)用維度建模/實體關(guān)系建模設(shè)計數(shù)倉邏輯與物理模型，適配業(yè)務(wù)需求
使用ER/Studio、PowerDesigner工具進(jìn)行模型可視化設(shè)計與優(yōu)化
2. 數(shù)據(jù)開發(fā)與ETL流程構(gòu)建
基于Hive/Spark/Flink開發(fā)數(shù)據(jù)處理程序，優(yōu)化ETL流程
配置Informatica/Kettle工具，調(diào)度Azkaban/Oozie任務(wù)，保障數(shù)據(jù)一致性
3. SQL編寫與優(yōu)化
編寫復(fù)雜SQL查詢，優(yōu)化執(zhí)行計劃（索引/分區(qū)表/語句重構(gòu)）
管理數(shù)據(jù)庫對象（表/視圖/存儲過程），提升數(shù)據(jù)訪問效率
4. 大數(shù)據(jù)組件應(yīng)用與維護(hù)
深度理解StarRocks/Hadoop/Hive/Spark/Flink集群，調(diào)優(yōu)參數(shù)（HDFS/Spark內(nèi)存）
監(jiān)控組件運(yùn)行狀態(tài)，協(xié)同運(yùn)維團(tuán)隊解決故障與性能問題
Python開發(fā)，熟練應(yīng)用Pandas、Numpy、Sklearn等
5. 業(yè)務(wù)理解與協(xié)作。深入理解業(yè)務(wù)流程，與業(yè)務(wù)部門協(xié)作提供數(shù)據(jù)解決方案
6. BI工具協(xié)作。適配Tableau/PowerBI數(shù)據(jù)模型，優(yōu)化BI工具數(shù)據(jù)呈現(xiàn)邏輯