1.数据需求分析与方案设计：对接业务部门理解数据需求场景与分析目标；结合业务需求设计数据架构方案，包括数据模型设计、数据流转链路规划及存储方案选型；输出数据需求规格说明书、数据模型设计文档及技术实现方案。
2.数据ETL开发与维护：负责数据抽取、转换、加载流程的设计与开发，使用Hadoop、Spark、Flink等大数据框架及SQL、Python等工具实现数据处理逻辑；优化ETL作业性能，解决数据抽取延迟、转换异常等问题，确保数据处理的效率与准确性；维护现有ETL任务，定期进行脚本重构与性能调优。
3.数据仓库与数据集市建设：参与企业级数据仓库及数据集市的搭建，设计分层数据模型；负责数据仓库表结构设计、索引优化及数据生命周期管理，保障数据仓库的稳定性、可扩展性与安全性；实现数据血缘追踪，建立数据质量监控机制。
4.数据服务与接口开发：封装数据服务接口，为业务系统、BI报表工具及数据应用提供高效的数据支持；对接前端数据可视化需求，提供符合要求的数据聚合与计算结果；协助数据分析师、数据科学家获取所需数据，支持数据驱动决策。
5.数据运维与技术沉淀：监控数据处理任务运行状态，及时排查并解决数据质量问题、系统故障及性能瓶颈；负责数据开发相关工具、平台的调研与引入，推动数据开发工程化建设；沉淀数据开发方法论、最佳实践及故障处理案例，开展团队技术分享与培训。
任职要求：

1.本科及以上学历，计算机相关专业，5年以上数据开发工作经验。
2.熟悉数据质量管理方法论（如DAMA），能独立设计数据质量规则与监控体系。
3.能独立完成需求分析、数据建模与结果交付的全过程；
4.熟练掌握SQL，有数据仓库建设和维度建模经验，有可视化BI使用经验。
5.能处理复杂业务逻辑与大规模数据分析；
6.持有CDMP、CISSP、数据工程师认证（如阿里云/华为云）者优先。熟悉开源数据治理框架（Apache Atlas/Amundsen）或数据血缘工具优先。