职位描述：
数据开发架构师负责设计、开发、优化和维护公司的数据架构，确保数据的高可用性、可扩展性、安全性和性能。他们与业务团队和技术团队合作，共同推动数据驱动的业务决策和创新。
主要职责：
设计数据架构：根据业务需求和技术环境，设计并优化数据架构，包括数据存储、处理、分析和访问的策略和机制。
数据平台开发：负责数据平台或数据湖的开发工作，包括数据集成、数据转换、数据仓库和数据服务等的构建和维护。
性能优化：持续监控数据平台的性能，进行必要的优化和调整，确保数据处理的效率和稳定性。
安全保障：设计和实施数据安全保障措施，确保数据的机密性、完整性和可用性。
团队合作与沟通：具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与不同背景和专业的团队成员有效合作。与业务团队、开发团队保持密切沟通，确保数据架构与业务需求和技术环境保持一致。
任职要求：
专业知识：
企业数据治理：熟悉主数据、数据标准、数据质量等企业数据治理相关的体系和方法，能够确保数据的准确性和一致性。
数据建模：掌握逻辑模型和物理模型建模、中间层模型理论以及多维模型的设计，能够根据业务需求构建高效的数据模型。
大数据技术：精通hadoop平台所有组件原理，熟悉掌握主流数据库，有丰富的二次开发实战经验。此外，至少需要掌握三个大数据组件（如spark、ES、flink、redis、solr、storm）的技术原理和应用场景。
编程语言：精通至少一门编程语言，如Java、Python、SQL或Scala等，以便进行数据处理和分析。
业务技能：
项目经验：拥有1-3年以上大型公司数据中台、数据仓库、数据治理项目的架构设计及实施经验，能够独立承担复杂项目的规划和实施工作。
技术方案规划：熟悉大数据技术方案规划，包括ETL设计、数据开发规划、数据架构等，能够根据业务需求和技术环境制定合适的技术方案。
场景化应用方案：熟悉离线处理、流计算、大数据实时检索、大数据交互查询等场景化应用方案，能够为公司提供高效的数据处理和分析能力。
行业应用研究：对数据标准质量、模型、元数据管理的在行业场景的落地应用有深入研究，能够结合行业特点设计符合实际需求的数据架构。
实时数据仓库与非结构化数据管理：对于实时数据仓库建设、非结构化数据管理方案有深入应用的优先，能够应对日益增长的实时数据和非结构化数据的处理需求。
加分项：
有工业品行业、电商行业或其他大型数据密集型行业的经验。
具备云计算、容器化技术等相关经验，了解云原生数据架构的发展趋势和实践。
对人工智能、机器学习等前沿技术有浓厚的兴趣和实践经验，能够探索数据在这些领域的应用。
职位亮点：
作为数据开发架构师，您将有机会参与公司的核心数据项目，共同推动公司的数据驱动战略。