职位名称：数据开发工程师
主要职责
数据仓库与数据平台开发：基于阿里云DataWorks、Hologres等大数据平台，进行数据模型的设计、开发、优化和维护，构建稳定、高效的企业级数据仓库。
ETL开发与数据集成：使用Kettle等ETL工具，完成从Oracle、MySQL等各类业务数据库到数据仓库/数据平台的数据抽取、清洗、转换和加载（ETL）任务。
BI报表与可视化开发：深度使用帆软（FineReport / FineBI）等BI工具，理解业务需求，设计并开发高性能、高可用性的报表、统计图表和数据大屏，满足各业务部门的数据分析和决策支持需求。
数据中间件与运维：负责和维护数据同步中间件（如Canal、OGG、DataX等）的部署与监控，确保数据管道稳定运行。
数据质量与治理：参与制定并实施数据质量监控规则，保障数据的准确性、一致性和及时性。
跨部门协作：与业务部门、数据分析师及产品经理紧密沟通，将模糊的业务需求转化为清晰的技术方案和数据产品。
任职要求
必备技能与经验：
学历专业：计算机科学、信息技术、统计学或相关专业本科及以上学历。
开发经验：拥有5年及以上数据开发、数据仓库或BI开发相关工作经验。
BI工具精通：精通帆软（FineReport/FineBI），具有丰富的复杂报表、参数查询、填报功能和大屏开发经验。
大数据生态：拥有阿里云DataWorks和Hologres或其他类似产品的实战开发经验，熟悉DataWorks的数据集成、数据开发、调度配置等功能，熟悉Hologres的表设计、查询优化及与DataWorks的协同工作。
ETL与数据库：
精通Kettle的设计和开发，能熟练编写转换和作业。
精通SQL，拥有出色的SQL编写和性能优化能力。
具备Oracle数据库的深厚使用经验，熟悉其PL/SQL开发、存储过程、函数等。同时了解MySQL等其他关系型数据库。
编程基础：具备良好的Java或Python编程基础，能够编写脚本处理数据问题者优先。
优先考虑条件：
有数据中间件（如Canal、OGG、MaxWell、DataX等）的使用和运维经验。
了解大数据生态组件，如Hadoop、Hive、Spark、Flink等。
具备数据建模理论基础，熟悉维度建模（如Kimball模型）。
拥有阿里云相关认证（如ACP大数据认证）者优先。
个人素质
业务理解力：具备强烈的业务好奇心，能快速理解业务逻辑并将其转化为数据需求。
问题解决能力：面对复杂的数据问题和技术挑战，能独立思考并找到有效的解决方案。
团队协作与沟通：良好的团队合作精神和沟通能力，工作积极主动，责任心强。
注重细节：对数据质量有极高的要求，不放过任何一个数据差异的细节。