1.数据架构设计与实现：负责设计高效、可扩展的数据仓库解决方案，确保数据的准确性、一致性和可用性。
2.数据库管理与优化：利用Hive、MySQL、Doris等进行数据建模、ETL流程开发，并对现有系统进行性能调优，提升查询效率和数据处理速度。
3.自动化脚本开发：编写Shell或其他脚本语言来自动化日常的数据处理任务，提高工作效率，减少人为错误。
4.跨部门协作：与产品管理、数据分析和其他技术团队紧密合作，理解业务需求，提供技术解决方案和支持。
5.系统监控与维护：使用Linux命令行工具进行服务器状态监控，故障排查以及安全设置，确保系统的稳定运行。
6.了解并能在工作中运用AI

技能要求：

1.精通Hive、MySQL、Oracle和Doris等数据库管理系统，能够独立完成复杂的数据模型设计和ETL过程。
2.掌握SQL查询语句的编写和优化，了解存储过程、触发器等高级功能
3.具备扎实的大数据平台开发经验，包括但不限于Hadoop生态系统组件（如HDFS, MapReduce）。
4.熟练掌握Linux操作系统及其命令行操作，能够编写高效的Shell脚本
5.熟悉java代码，掌握基本的 Python 脚本编写技巧