（和国网对接）

1、编程和脚本语言：熟悉Java、Scala、Python等编程语言，能够编写高效的数据处理和分析代码，同时熟练使用Shell脚本进行系统操作和自动化任务。

2、大数据处理框架：熟悉Hadoop生态系统，包括HDFS、MapReduce、YARN等，能够进行分布式数据处理；熟练使用Spark进行数据处理，了解其核心组件和优化技术；了解Flink等实时数据处理框架，具备流计算处理能力。

3、数据存储和管理：熟悉NoSQL数据库，如HBase、Hive、ClickHouse等，能够设计和优化数据模型，进行大规模数据存储；了解数据仓库技术，如Impala、Presto、Doris等，能够进行大规模数据查询和分析。

4、数据流和消息系统：熟练使用Kafka、RabbitMQ、Datahub等消息队列系统，能够实现高吞吐量的数据流处理；了解实时数据处理技术，如Flink、Storm，能够构建低延迟的数据处理管道

5、数据处理和分析：具备数据清洗、预处理、转换和建模的能力，能够处理复杂的数据集；熟悉数据挖掘和机器学习算法，能够使用工具如Spark MLlib、Scikit-learn进行数据分析和建模。

6、数据中台开发能力：熟悉数据中台相关生态组件的使用和优化，如Dataworks、MaxCompute、QuickBI等，能够编写复杂SQL脚本进行业务指标的计算分析，能够完成数据中台脚本开发与数据处理工作。

7、数据可视化：熟练使用数据可视化工具，如QuickBI、帆软报表等，能够将数据分析结果可视化展示，以便更好地进行数据驱动的决策。

8、数据湖：了解Apache Hudi和Delta Lake等数据湖技术，能够基于数据湖开展数据分析和处理工作。

1.本科及以上学历，计算机专业优先。
2.java开发工作经验5年以上，后台服务开发3年以上 。
3.具备较强的业务分析能力，能够独立解决问题 。
4.能够独立进行需求对接并进行大数据开发 。
5.在项目中使用flink或者spark等大数据开发工作经验4年以上者优先 。
6.具备大规模分布式后台服务开发工作经验4年以上者优先