更新于 12月25日

高級(jí)大數(shù)據(jù)工程師

1.5萬-2.5萬

職位描述

數(shù)據(jù)中臺(tái)開發(fā)
崗位職責(zé):
1.負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品的代碼研發(fā)、重構(gòu)和優(yōu)化;
2.在技術(shù)深度、架構(gòu)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)處理能力和業(yè)務(wù)敏感性之間保持良好的平衡;
3.關(guān)注并研究大數(shù)據(jù)生態(tài)最新的前沿技術(shù),推動(dòng)產(chǎn)品技術(shù)革新;
4.能夠?yàn)槠髽I(yè)提供全方位的數(shù)據(jù)支撐和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力。
任職要求:
1.精通至少一種編程語言(如 Java、Python、Scala),熟悉其在大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中的應(yīng)用。掌握腳本語言(如 Shell、Bash),能夠編寫自動(dòng)化腳本進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和運(yùn)維。
2.深入理解操作系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和分布式系統(tǒng)原理。熟悉常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法,能夠高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。
3.熟練使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(如 MySQL、PostgreSQL)及優(yōu)化技巧。熟悉 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(如 HBase、Cassandra、MongoDB)和列式存儲(chǔ)(如 Parquet、ORC)的特點(diǎn)及適用場景。備數(shù)據(jù)建模能力,能夠針對(duì)業(yè)務(wù)需求設(shè)計(jì)高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案。
4.掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)棧。精通 Hadoop 生態(tài)(HDFS、YARN、MapReduce)。熟練使用 Spark、Flink 等分布式計(jì)算框架,能夠?qū)崿F(xiàn)高效的數(shù)據(jù)處理。熟悉批處理與流處理架構(gòu),能夠靈活應(yīng)用場景優(yōu)化計(jì)算性能。熟悉數(shù)據(jù)采集工具(如 Kafka、Flume、Sqoop),能夠設(shè)計(jì)高效的數(shù)據(jù)流動(dòng)方案。熟練掌握數(shù)據(jù)倉庫(如 Hive、ClickHouse、Snowflake)的架構(gòu)和查詢優(yōu)化方法。深刻理解分布式文件系統(tǒng)(如 HDFS、Ceph)的設(shè)計(jì)原理與應(yīng)用。熟悉存儲(chǔ)優(yōu)化技術(shù)(如冷熱數(shù)據(jù)分層存儲(chǔ)、多副本策略、數(shù)據(jù)壓縮等)。
5.良好的數(shù)據(jù)分析與挖掘能力。精通 SQL,能夠編寫高效、復(fù)雜的查詢語句。具備數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和特征工程的能力,熟悉 ETL 流程及優(yōu)化技巧。熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)基本概念,能夠使用常見工具(如 Pandas、Scikit-learn)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與建模。
6.具備分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)與性能優(yōu)化能力。熟悉 CAP 理論、數(shù)據(jù)一致性和分布式事務(wù)處理,能夠設(shè)計(jì)高可用、高吞吐的系統(tǒng)架構(gòu)。能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行合理的技術(shù)選型(如 Lambda 架構(gòu)、Kappa 架構(gòu))。優(yōu)化分布式計(jì)算任務(wù)的性能(如 Spark Shuffle 調(diào)優(yōu)、分區(qū)策略優(yōu)化)。熟悉集群資源管理和任務(wù)調(diào)度工具(如 Kubernetes、YARN)。
7.具有 DevOps 實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),熟悉 CI/CD 工具(如 Jenkins、GitLab CI),能夠構(gòu)建大數(shù)據(jù)開發(fā)與部署流水線。掌握容器化技術(shù)(如 Docker)和大數(shù)據(jù)環(huán)境的容器化部署。熟悉大數(shù)據(jù)集群監(jiān)控工具(如 Prometheus、Grafana),能夠快速定位和解決性能瓶頸。
8.具備強(qiáng)烈的業(yè)務(wù)敏感性,能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需求設(shè)計(jì)高效的數(shù)據(jù)處理流程和分析模型。善于在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)價(jià)值,并提供可行的技術(shù)解決方案支持業(yè)務(wù)決策。
9.良好的創(chuàng)新與解決問題能力,善于分析業(yè)務(wù)場景,主動(dòng)發(fā)現(xiàn)優(yōu)化點(diǎn)并提出技術(shù)解決方案。
10.能與團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作,跨部門推動(dòng)數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)和業(yè)務(wù)落地。參與過大規(guī)模數(shù)據(jù)處理或?qū)崟r(shí)分析項(xiàng)目,能夠展示關(guān)鍵技術(shù)突破點(diǎn)和項(xiàng)目成果。

工作地點(diǎn)

天馬大廈1號(hào)樓2402

職位發(fā)布者

HR/人事

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公司Logo創(chuàng)跡軟件
創(chuàng)跡軟件是日本TRIAL集團(tuán)在中國的全資子公司,創(chuàng)立于2003年12月,注冊資金200萬美金,是國家級(jí)高新技術(shù)企業(yè)。創(chuàng)跡軟件在煙臺(tái)、青島、沈陽等城市設(shè)立分支機(jī)構(gòu)及產(chǎn)品研發(fā)中心、商務(wù)中心、AI數(shù)據(jù)中心和AI產(chǎn)品研發(fā)中心,擁有軟硬件工程師和AI算法工程師,數(shù)據(jù)科學(xué)家等約500人的技術(shù)團(tuán)隊(duì),曾多次獲得“優(yōu)秀軟件企業(yè)”的榮譽(yù)稱號(hào)。創(chuàng)跡軟件聚焦零售行業(yè)、為零售、流通、物流企業(yè)提供業(yè)務(wù)咨詢、行業(yè)解決方案,在日本TRIAL零售大賣場導(dǎo)入并使用的各類軟件及AI產(chǎn)品、數(shù)智服務(wù),積極推廣到國內(nèi)市場。主要產(chǎn)品有智能購物車、智能相機(jī)、數(shù)字標(biāo)牌、門店綜合解決方案等。面向國內(nèi)小微商戶的POS解決方案(掌柜智囊)、社區(qū)團(tuán)購小程序(群客多)產(chǎn)品,助力百貨店、連鎖超市、連鎖藥店以及中小微企業(yè)的銷售、經(jīng)營管理。
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