职位描述 1.数据模型与架构设计： 参与数据仓库的模型设计、分层（ODS, DWD, DWS, ADS）和优化，确保数据架构的合理性、可扩展性和高性能。
2.ETL/ELT开发与维护： 负责从多种数据源（业务数据库、日志等）进行数据的抽取、清洗、转换、加载和集成工作。
3.大数据平台开发： 基于阿里云和袋鼠云的大数据组件进行数据开发，构建稳定可靠的数据管道和数据服务。
4.数据质量与治理： 设计和实施数据质量监控规则，保障数据的准确性、一致性和完整性；参与数据治理流程，完善数据资产地图。
5.性能优化： 持续监控和优化数据任务的执行效率与资源消耗，解决数据处理过程中的性能瓶颈。
6.跨部门协作： 与业务分析师、产品经理及后端开发团队紧密合作，理解业务需求，并将其转化为可靠的数据解决方案。
7.技术文档编写： 编写清晰的技术设计、流程说明和运维文档。

任职资格核心技术栈：
1.精通 SQL，具备出色的SQL编写和性能调优能力。
2.熟悉 Hadoop 生态圈常用组件（如 Hive, Spark, HDFS, YARN）。
3.具备 Java 或 Python 或 Scala 至少一种语言的开发能力。
云平台经验：
1.必须熟悉阿里云大数据产品体系，如：
2.数据计算：MaxCompute (ODPS)、EMR
3.数据集成与开发：DataWorks
4.实时计算：Flink、Blink
5.数据存储：OSS、RDS、AnalyticDB
6.必须熟悉袋鼠云数据栈，有 DataStudio (数据开发平台) 或 DataX (数据同步工具)、ChunJun (实时同步) 等项目实践经验。
7.数据建模理论： 深入理解数据仓库建模理论（如维度建模），熟悉Kimball或Inmon方法论。
8.问题解决能力： 优秀的问题定位、分析和解决能力，能独立承担复杂数据任务的处理。
9.团队与沟通： 良好的团队协作精神和沟通能力，工作积极主动，责任心强