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主要職責:
1、設計與開發(fā)： 設計、構建和維護大規(guī)模、高可用、高性能的數(shù)據(jù)處理平臺、數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）和數(shù)據(jù)湖（Data Lake）架構。
2、數(shù)據(jù)管道構建： 開發(fā)和維護ETL/ELT數(shù)據(jù)流水線，實現(xiàn)從多種數(shù)據(jù)源（如數(shù)據(jù)庫、日志、API、IoT設備等）到數(shù)據(jù)存儲（如HDFS, S3, Hive, HBase, Kafka等）的自動化、高效、可靠的數(shù)據(jù)采集、清洗、轉換和加載。
3、數(shù)據(jù)處理與分析： 使用大數(shù)據(jù)處理框架（如Spark, Flink, Hive, Presto等）進行海量數(shù)據(jù)的批處理、流處理和實時分析任務開發(fā)。
4、數(shù)據(jù)建模： 設計和實現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫的維度模型（如星型模型、雪花模型）或數(shù)據(jù)湖的分層架構（如ODS, DWD, DWS, ADS），確保數(shù)據(jù)的準確性、一致性和可訪問性。
5、性能優(yōu)化： 持續(xù)監(jiān)控和優(yōu)化數(shù)據(jù)處理任務的性能，包括SQL查詢優(yōu)化、Spark/Flink作業(yè)調優(yōu)、資源管理等，提升數(shù)據(jù)處理效率和系統(tǒng)穩(wěn)定性。
6、數(shù)據(jù)質量與治理： 建立和實施數(shù)據(jù)質量監(jiān)控、數(shù)據(jù)血緣追蹤、元數(shù)據(jù)管理機制，確保數(shù)據(jù)的可靠性和可追溯性。
7、平臺維護與監(jiān)控： 參與大數(shù)據(jù)平臺（如Hadoop, Spark, Kafka, Flink等）的部署、配置、監(jiān)控、故障排查和日常維護。
8、技術創(chuàng)新： 關注大數(shù)據(jù)領域的新技術、新工具和最佳實踐，并評估其在公司業(yè)務場景中的應用價值。
9、文檔與協(xié)作： 編寫清晰的技術文檔，與團隊成員有效溝通，分享知識和經(jīng)驗。