岗位职责:

1、设计并开发高性能、高可靠的海量数据ETL/ELT管道，支撑制造业各类业务数据的接入、清洗、整合与计算。
2、深入理解制造业业务（如生产、质量），将业务需求转化为数据模型与技术方案，主导或参与数据中台、数据仓库数据看板等核心数据应用的开发与落地。
3、熟练使用 Hive 构建数据仓库分层模型，编写高效HQL，具备Hive性能优化经验，基于Spark 进行大规模数据的分布式计算与处理，精通SparkCore、SparkSQL，具备丰富的性能调优（内存、Shuffle、SQL等）经验，具备核心代码性能调优和资源调度的丰富经验。
4、熟悉数据湖技术，有使用 Hudi 或 Paimon 等数据湖格式的实际项目经验，用于实现数据的增量更新、流批一体处理、构建近实时数仓等场景。
5、解决大数据平台运行中遇到的技术难题，持续跟踪大数据领域新技术，推动其在业务中的合理应用，并能够指导和培养初级工程师。

1、计算机科学或相关专业本科及以上学历，5年以上大数据开发经验。
2、熟练掌握 Scala 和/或 Java，具备良好的编程习惯和系统设计能力。
3、有制造业领域数据应用开发经验，熟悉以下一个或多个业务领域者优先（MES/QMS）。
4、具备良好的沟通能力和团队协作精神，能够承担压力，对解决具有挑战性的问题充满激情。