岗位职责：
1. 负责数据管道（Data Pipeline）的设计与开发，包括数据采集、清洗、转换、存储等ETL流程，保障数据的高效流转与质量。
2. 参与数据仓库、数据湖的构建与优化，设计合理的数据分层模型，支撑业务报表、BI分析及数据服务需求。
3. 基于Java及大数据技术栈（如Hadoop/Spark/Flink）开发高性能数据处理程序，解决海量数据场景下的计算与存储问题。
4. 与数据分析师协作，提供数据开发支持，协助构建数据指标体系，并参与数据可视化与业务洞察分析。
5. 监控数据链路稳定性，优化数据处理性能，设计数据质量校验规则及异常告警机制。
任职要求:
1. 扎实的Java编程基础，熟悉多线程、IO、集合等核心机制，了解JVM性能调优。
2. 熟练使用Hadoop/Spark/Flink等大数据计算框架，掌握Hive、HBase、Kafka等组件的开发与调优。
3. 熟悉SQL编程及数据库原理，具备复杂SQL编写及性能优化能力，了解OLAP引擎（如ClickHouse/Doris）。
4. 熟悉数据建模方法论（如维度建模），了解数据治理、元数据管理等实践。
5. 掌握Python/Scala进行数据分析，熟悉Pandas、NumPy等工具，能独立完成数据清洗、统计分析与可视化。
6. 具备基础的数据分析思维，能够通过数据发现业务问题并提出改进建议。
7. 熟悉云原生数据服务（如AWS Glue/EMR、阿里云MaxCompute）或数据湖架构（Delta Lake/Iceberg）者优先。
8. 了解BI工具（如Tableau、Power BI）或数据挖掘基础算法者加分。
我们提供：
1. 参与高复杂度数据体系建设的机会，接触亿级数据规模的技术挑战。
2. 数据驱动业务决策的技术落地场景，直接赋能业务增长。