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一、崗位職責
1、大數(shù)據(jù)數(shù)倉、寬表、實時和離線分析等整體架構設計；
規(guī)劃大數(shù)據(jù)平臺的整體架構，確保其具備高可用性、可擴展性、安全性和性能。
設計數(shù)據(jù)采集、存儲、計算、分析及可視化的一體化技術方案。
根據(jù)業(yè)務需求選擇分布式架構（如Lambda架構、Kappa架構）或實時/離線混合架構。
2、技術選型與工具鏈搭建
評估并選擇適合的大數(shù)據(jù)組件（如Hadoop、Spark、Flink、Doris、Kafka、Hive、HBase等）。
結合云原生技術（AWS、Azure、阿里云等）構建混合云或全云化解決方案。
搭建數(shù)據(jù)中臺或數(shù)據(jù)湖（Data Lake），整合多源異構數(shù)據(jù)。
3、數(shù)據(jù)處理流程設計
設計ETL/ELT流程，優(yōu)化數(shù)據(jù)清洗、轉換和加載效率。
支持實時流處理（如Flink、Kafka Streams）和離線批處理（如Spark、MapReduce）。
構建數(shù)據(jù)管道（Data Pipeline），保障數(shù)據(jù)時效性與一致性。
4、數(shù)據(jù)治理與安全
制定數(shù)據(jù)質(zhì)量管理策略（數(shù)據(jù)血緣、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)校驗等）。
設計數(shù)據(jù)權限體系，保障數(shù)據(jù)隱私與合規(guī)性（如GDPR、CCPA）。
實現(xiàn)數(shù)據(jù)生命周期管理（存儲、歸檔、銷毀）。
5、性能優(yōu)化與成本控制
調(diào)優(yōu)集群性能（資源分配、參數(shù)配置、任務并行度等），解決數(shù)據(jù)傾斜等問題。
優(yōu)化存儲與計算成本（如冷熱數(shù)據(jù)分層、壓縮算法選擇）。
設計容災與高可用方案（集群備份、故障自動恢復）。
6、跨團隊協(xié)作與落地
與業(yè)務部門溝通需求，將業(yè)務邏輯轉化為技術方案。
指導數(shù)據(jù)工程師、開發(fā)團隊實現(xiàn)架構落地，制定開發(fā)規(guī)范。
為數(shù)據(jù)分析師、算法團隊提供高效的數(shù)據(jù)服務接口（如API、OLAP查詢）。
7、新技術研究與創(chuàng)新
跟蹤大數(shù)據(jù)領域前沿技術（如湖倉一體、Data Mesh、AI驅動的數(shù)據(jù)管理）。
推動技術創(chuàng)新（如引入向量數(shù)據(jù)庫支持AI場景，或探索存算分離架構）。
二、職業(yè)要求
1、技術能力
精通大數(shù)據(jù)生態(tài)組件（Hadoop/Spark/Flink/Kafka等）及底層原理。
熟悉至少一種編程語言（Java/Scala/Python）和SQL優(yōu)化。
具備數(shù)據(jù)建模能力（維度建模、數(shù)據(jù)倉庫設計）。
熟悉云原生技術（Kubernetes、容器化部署）和DevOps實踐。
2、行業(yè)經(jīng)驗
5年以上大數(shù)據(jù)領域經(jīng)驗，主導過大型數(shù)據(jù)平臺架構設計。
熟悉金融、電商、物聯(lián)網(wǎng)等至少一個行業(yè)的數(shù)據(jù)場景。
3、軟技能
優(yōu)秀的溝通能力，能協(xié)調(diào)業(yè)務、技術等多方團隊。
具備技術前瞻性，平衡技術先進性與落地可行性。
良好的文檔撰寫能力，輸出架構設計、技術規(guī)范等材料。
三、附加價值
熟悉AI/MLOps技術，支持數(shù)據(jù)到智能的閉環(huán)。
有數(shù)據(jù)產(chǎn)品化經(jīng)驗（如BI平臺、實時大屏、推薦系統(tǒng)）。
持有云計算或大數(shù)據(jù)認證（如AWS Certified Data Analytics、Cloudera CCP）。