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崗位職責：
1.負責大數據應用產品的代碼研發、重構和優化；
2.在技術深度、架構設計、數據處理能力和業務敏感性之間保持良好的平衡；
3.關注并研究大數據生態最新的前沿技術，推動產品技術革新；
4.能夠為企業提供全方位的數據支撐和創新驅動力。
任職要求：
1.精通至少一種編程語言（如 Java、Python、Scala），熟悉其在大數據生態系統中的應用。掌握腳本語言（如 Shell、Bash），能夠編寫自動化腳本進行數據處理和運維。
2.深入理解操作系統、計算機網絡和分布式系統原理。熟悉常見的數據結構和算法，能夠高效處理大規模數據。
3.熟練使用關系型數據庫（如 MySQL、PostgreSQL）及優化技巧。熟悉 NoSQL 數據庫（如 HBase、Cassandra、MongoDB）和列式存儲（如 Parquet、ORC）的特點及適用場景。備數據建模能力，能夠針對業務需求設計高效的數據存儲方案。
4.掌握大數據技術棧。精通 Hadoop 生態（HDFS、YARN、MapReduce）。熟練使用 Spark、Flink 等分布式計算框架，能夠實現高效的數據處理。熟悉批處理與流處理架構，能夠靈活應用場景優化計算性能。熟悉數據采集工具（如 Kafka、Flume、Sqoop），能夠設計高效的數據流動方案。熟練掌握數據倉庫（如 Hive、ClickHouse、Snowflake）的架構和查詢優化方法。深刻理解分布式文件系統（如 HDFS、Ceph）的設計原理與應用。熟悉存儲優化技術（如冷熱數據分層存儲、多副本策略、數據壓縮等）。
5.良好的數據分析與挖掘能力。精通 SQL，能夠編寫高效、復雜的查詢語句。具備數據清洗、轉換和特征工程的能力，熟悉 ETL 流程及優化技巧。熟悉機器學習和統計學基本概念，能夠使用常見工具（如 Pandas、Scikit-learn）進行數據分析與建模。
6.具備分布式系統設計與性能優化能力。熟悉 CAP 理論、數據一致性和分布式事務處理，能夠設計高可用、高吞吐的系統架構。能夠根據業務需求進行合理的技術選型（如 Lambda 架構、Kappa 架構）。優化分布式計算任務的性能（如 Spark Shuffle 調優、分區策略優化）。熟悉集群資源管理和任務調度工具（如 Kubernetes、YARN）。
7.具有 DevOps 實踐經驗，熟悉 CI/CD 工具（如 Jenkins、GitLab CI），能夠構建大數據開發與部署流水線。掌握容器化技術（如 Docker）和大數據環境的容器化部署。熟悉大數據集群監控工具（如 Prometheus、Grafana），能夠快速定位和解決性能瓶頸。
8.具備強烈的業務敏感性，能夠根據業務需求設計高效的數據處理流程和分析模型。善于在數據中發現價值，并提供可行的技術解決方案支持業務決策。
9.良好的創新與解決問題能力，善于分析業務場景，主動發現優化點并提出技術解決方案。
10.能與團隊緊密協作，跨部門推動數據平臺建設和業務落地。參與過大規模數據處理或實時分析項目，能夠展示關鍵技術突破點和項目成果。