岗位职责

1、数据采集与整合： 负责从不同数据源（如关系型数据库、非关系型数据库、APIs等）采集数据，进行数据清洗、转换和整合。

2、数据质量保证： 确保数据的准确性、一致性和完整性，通过数据质量控制流程来维护数据质量。

3、数据分析与建模： 结合业务，应用统计学和机器学习技术对数据进行深入分析，构建数据模型以支持业务洞察。

4、数据架构设计： 根据实际业务，设计和优化数据架构，包括数据仓库、数据湖等，以支持高效的数据存储和检索。

5、数据流程自动化： 开发自动化脚本和工作流程，提高数据处理的效率和减少人工干预。

6、技术支持与咨询： 提供数据处理相关的技术支持，解答团队成员在数据处理上的问题。

7、技术研究与创新： 跟踪最新的数据处理技术和趋势，评估并实施新技术以提升数据处理能力。

技术要求

1、编程语言： 精通至少一种编程语言，如Python或Java，具有实际的编程经验。

2、数据库管理： 熟悉SQL和数据库管理系统（如阿里MySQL、PostgreSQL等）。

3、数据处理框架： 熟悉数据处理框架，如Apache Spark、Hadoop、Flink、Kettle、DataX等。

4、数据仓库技术： 了解数据仓库设计原则，有使用如Amazon Redshift、Google BigQuery等数据仓库的经验。

5、数据可视化： 能够使用至少一种数据可视化工具（如FineBI/FineReport、Tableau、Power BI、Matplotlib等）展示数据分析结果。

6、版本控制： 熟悉版本控制系统，如Git。