岗位职责
1. 数据清洗与ETL开发
◦ 负责基础数据清洗、转换和加载（ETL）流程的开发与维护，使⽤⼯具（如Kettle、DataX）或脚本（Python/SQL）处理结构化/半结构化数据。◦ 协助构建数据管道（Data
Pipeline），监控数据流程运⾏状态，定位并修复数据异常问题。
2. 数据仓库基础⽀持◦ 参与数据仓库的简单建模（如星型模型）和维度表构建，⽀持数据分析师完成报表开发。◦ 维护数据存储（如Hive、MySQL），优化基础SQL查询性能。
3. 系统测试与数据验证◦ 兼职数据系统测试，包括ETL流程验证、数据质量检查（如完整性、一致性）及测试报告编写。◦ 协助业务团队验证数据需求，确保数据输出符合预期。
4. 技术学习与协作◦ 学习大数据技术栈（如Hadoop、Spark）和AI数据预处理方法（如特征进程），探索数据与AI
结合的初级应用场景。 配合业务团队，将数据需求转化为可执性方案。
任职要求
1. 基本要求
◦ 本科及以上学历，计算机、统计学、数学或相关专业（应届⽣或1-3年经验）。
◦ 具备SQL编写能李，熟悉至少一种数据库（MySQL/Oracle/Hive）。 掌握Python或Shell脚本编程，能独立开发简单ETL任务。

2. 技术能力◦ 必备：
▪ 了解ETL流程及工具（如Kettle、DataX）。

▪ 熟悉Linux操作及Git版本控制。

◦ 加分项目：
▪ 接触过⼤数据组件（Hadoop/Hive/Spark）或BI⼯具（FineReport/Tableau）。

▪ 了解基础数据建模概念（如星型模型）。
3. 软素质与潜力
◦ 逻辑清晰：能独⽴完成数据需求开发与问题排查。
◦ 学习能力：对数据技术和AI结合有强烈兴趣，愿意深入技术细节（如数据特征工程、AI数据预处理）。
◦ 协作意识：具备沟通能力和团队精神，能承担重复性工作并逐步提升效率。