职位&公司对比

职位详情

• 深圳
• 5-10年
• 本科

• 要求数据开发经验
• Doris/Druid
• ETL开发经验
• Go
• HDFS
• 实时数仓开发经验
• 非外包类
• 计算机相关专业
• 数据平台开发经验
• SQL
• MapReduce
• Elasticsearch
• BI报表开发经验
• Spark
• 数据仓库开发经验
• Python
• 数学/统计相关专业

岗位职责： 1、数据处理与分析 负责设计、开发和优化大规模数据处理流程，包括ETL（Extract, Transform, Load）任务。 对海量数据进行清洗、转换和分析，支持业务决策。 2、系统构建与维护 参与大数据平台的搭建与日常运维，确保系统的高可用性和稳定性。 使用分布式计算框架（如Hadoop, Spark, Flink等）进行数据处理任务的实现。 3、性能优化 识别并解决大数据应用中的性能瓶颈，通过调优算法、架构或配置来提高效率。 来自BOSS直聘4、技术选型与创新 研究和评估新的技术和工具，为团队引入合适的大数据解决方案。 探索如何利用新兴技术改进现有系统或开发新产boss品。 5、协作与沟通 与其他部门紧密合作，理解业务需求，并转化为具体的技术实现方案。 向非技术人员解释复杂的数据概念和技术细节，确保信息传递的有效性。 6、文档编写 编写清晰的技术文档，包括代码注释、API说明和操作手册，以便后续维护和支持。 任职要求： 1、学历背景：计算机科学、软件工程、信息技术等相关专业本科及以上学历。 2、工作经验：至少[X]年以上的大数据领域相关工作经BOSS直聘验，有实际项目经验者优先。 3、技术技能： 熟悉常用的大数据处理框架和技术栈，例如Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka, Apache Flink等。 具备SQL及NoSQL数据库的知识和使用经验，了解数据仓库直聘和OLAP技术。 熟练掌握Python、Java、Scala或其他编程语言，用于编写高效的数据处理脚本和应用程序。 理解分布式文件系统的工作原理，能够处理集群环境下的数据存储问题。 掌握云计算平台上的大数据服务，如AWS EMR, Google Cloud Dataproc, Azure HDInsight等（根据公司具体情况而定）。 4、软技能： 强大的解决问题的能力，能够在遇到挑战时迅速找到解决方案。 优秀的沟通技巧，能够有效地与不同层次的同事交流。 自我驱动力强，乐于学习新技boss术，对大数据和数据分析充满热情。 良好的团队合作精神，愿意分享知识，共同进步。 5、其他要求： 持有相关认证（如Cloudera Certified Data Engineer, AWS Certified Big Data - Specialty等）者优先考虑。 英语读写能力良好，可以无障碍地获取和理解英文技术资料。