【工作职责】

1. 系统设计与开发

- 负责企业级软件系统的核心模块开发与迭代优化，使用Java、Python等技术栈构建高可用、高性能的分布式服务。

- 基于大数据平台（如Hadoop、Flink）进行数据ETL流程开发，优化SQL查询性能，设计数据仓库模型及实时计算方案。

2. 全流程协作与质量保障

- 与业务分析师、测试团队协作，完成需求分析、技术方案设计及代码交付，确保符合TDD、持续集成等开发规范。

- 参与数据治理流程实施，包括数据质量管理（清洗、校验）、元数据管理及数据安全策略落地。

3. 技术攻关与性能优化

- 解决高并发、分布式场景下的技术难题，优化系统性能（如JVM调优、SQL索引优化、Spark任务调优）。

- 开发自动化工具提升数据处理效率，例如Python脚本实现数据清洗、Java服务实现异步任务调度。

4. 文档与知识沉淀

- 编写技术文档（如系统设计说明书、API接口文档），参与代码评审，推动团队技术标准化。

【职位要求】

1. 技术能力

- Java后端开发：

- 熟练掌握Java语言及Spring Boot/Spring Cloud框架，理解JVM内存模型、多线程及网络编程。

- 熟悉MySQL/Oracle等关系型数据库，具备SQL优化经验，了解Redis/MongoDB等NoSQL技术。

- Python开发：

- 熟练使用Python及常用库（如Pandas、NumPy），熟悉Django/Flask框架，具备数据分析或机器学习项目经验优先。

- 大数据平台SQL开发：

- 精通Hive、Flink SQL等大数据查询语言，熟悉Hadoop生态组件（如HDFS、HBase），具备数据仓库建模经验。

2. 经验要求

- 3年以上Java/Python/大数据平台开发经验，至少主导或深度参与过2个以上中大型项目。

- 熟悉数据治理全流程（数据发现、定义、应用、监控），具备数据血缘分析、数据标准制定经验者优先。

3. 核心素质

- 具备良好的逻辑思维能力，能快速定位并解决复杂问题，对技术原理有深入探究意愿。

- 较强的沟通能力及团队协作意识，适应敏捷开发模式，能承担跨部门协作任务。

- 对数据敏感，熟悉数据安全与隐私保护规范（如GDPR），有数据治理工具（如Apache Atlas）使用经验者加分。

4. 加分项

- 熟悉微服务架构（如Dubbo、Spring Cloud Alibaba），了解容器化技术（Docker/Kubernetes）。

- 具备大数据平台运维经验，如Hadoop集群性能调优、数据备份与恢复。