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数据仓库工程师的职业规划篇一
职责:
2、负责与多个应用对接的接口和框架设计。
3、充分理解产品需求,能够结合需求进行任务设计,完成详细设计文档的编写。
岗位要求:
5.熟练使用java语言,对微服务架构有一定了解;。
7、有团队管理经验优先。
数据仓库工程师的职业规划篇二
职责:
1、参与据仓库的长期架构规划,与数据开发,建设共享大数据平台;。
3、负责来自业务团队数据需求的研发支撑;。
4、大规模数据挖掘和机器学习算法的实现和维护;。
5、在线和离线海量数据分析平台的开发;。
7、负责制定数据接入和采集规范制定。
任职要求:
6、熟悉linux系统;。
7、熟练掌握python语言;。
8、熟悉数据可视化的基本方法,有数据可视化的开发经验优先;。
9、对数据敏感,具有良好的逻辑分析、责任心强、良好的对外沟通和团队协作能力。
数据仓库工程师的职业规划篇三
4、针对智能客服场景用户标签挖掘,人群挖掘等工作,支持智能运营方向的业务;
5、负责开发并维护智能客服业务的特征服务系统。
1、三年以上数据挖掘或者系统开发经验;
5、具备快速学习能力,乐于了解业务,沟通能力强,具备团队精神;
6、有责任心,能快速响应线上问题与风险,安全意识强;
数据仓库工程师的职业规划篇四
职责:
3、协助进行数据提取和数据分析,负责bi系统后端etl数据抽取;。
4、利用相关建模软件(数据分析软件)进行数据建模工作。
任职要求:
1、有电商行业工作经验,熟悉电商业务优先;。
2、工作经验2-5年;。
3、本科及以上学历,计算机相关专业;。
5、善于与人沟通,为人正直、诚信,有较强的事业心,对工作认真负责。
数据仓库工程师的职业规划篇五
1.润滑系统设计。
2.冷却系统、节温器等设计。
3.油底壳设计。
4.润滑系统和冷却系统零部件分解、测绘及零部件附图绘制。
5.配合采购、配套完成产品研发过程中的技术协调,与相关零件设计工程师进行协调,对润滑油品进行选型。
数据仓库工程师的职业规划篇六
4、大规模数据挖掘和机器学习算法的实现和维护;
5、在线和离线海量数据分析平台的开发;
7、负责制定数据接入和采集规范制定。
6、熟悉linux系统;
7、熟练掌握python语言;
8、熟悉数据可视化的基本方法,有数据可视化的开发经验优先;
9、对数据敏感,具有良好的逻辑分析、责任心强、良好的对外沟通和团队协作能力。
数据仓库工程师的职业规划篇七
2、负责数据仓库的设计、开发和优化,建立结构层次合理、灵活可扩展的数据仓库。
3、设计并研发bi分析相关的.数据产品。
4、结合对数据的理解和业务需求,对数据进行整理、分析和挖掘。
1、计算机相关专业本科及以上学历,有2年以上数据仓库、etl工作经验。
2、有海量数据处理、etl及作业调度优化、数据仓库建模等经验。
4、逻辑清晰,对数据敏感,深入了解业务,具备自己独特的想法并能提出合理的建议。
数据仓库工程师的职业规划篇八
1、根据业务需求完成数据库架构设计,配合系统开发团队提供dba服务。
2、负责数据库的系统安装、配置管理以及性能监控和调优;
3、对数据库运行状况进行监控,及时对故障进行分析处理,记录解决文档;
4、提供数据库的高可用性部署设计方案、以及负责数据库的日常维护/管理(数据备份/恢复计划,系统数据安全以及权限管理)。
1、3年以上mysqldba全面运维工作经验,有存储过程,触发器,大数据量的经验。
2、熟悉linux系统,能独立完成数据库系统的部署、调优、测试和监控;
3、有mysql数据库高负载高并发系统运维经验;
4、具有很强的故障排查能力,有很好的技术敏感度和技术文档整合能力;
6、具备基本的'java知识,可以协助team完成一些基本的开发工作。
7、工作踏实、责任心强,敢于独立分析和解决问题。
8、有良好的团队协作精神,乐于分享,共同进步。
数据仓库工程师的职业规划篇九
职责:。
参与数据的分析处理和数据统计内容的架构设计与研发;。
组织项目组成员完成数据仓库的开发和运维等;。
负责公司数据规范、数据标准、数据指标梳理与定义;。
协助技术人员完成数据管控平台的搭建,完成数据规范管理体系到信息平台的落地实施;。
组织开展对数据平台各模块的内容进行培训;。
制定和审计业务系统数据数据库模型设计规范;。
任职资格:。
有一定的互联网数据仓库经验;。
具备大型数据仓库架构设计、模型设计、etl设计的相关经验;。
关系型数据库原理基础扎实,熟悉mysql/postgresql等的使用和调优;。
有独立设计数据仓库经验、熟悉数据仓库相关理论知识者优先;。
数据仓库工程师的职业规划篇十
3.和用户沟通洽谈,将业务痛点转化为数据理解,探索多种算法来解决业务问题
1.金融、统计、数学、计算机等相关专业硕士及以上学历,优秀应届毕业生亦可;
2.在机器学习、数据挖掘、统计学方向拥有扎实的理论基础,
3.精通常用的机器学习算法,了解各种算法的优缺点和局限性;
4.熟悉主流数据库,对nosql有一定了解及应用经验;
5.精通c++/java/python中至少一门编程语言;
6.有团队精神,能够承担责任和压力。
数据仓库工程师的职业规划篇十一
3、进行需求可行性研究;
4、参与需求调研和产品定义评估,业务需求讨论与设计;
5、根据产品定义实现详细需求分析文档、用户手册编写并协助解决测试问题;
6、参与整个产品开发流程,与开发测试团队一起保证最终产品发版。
1、计算机,软件工程等相关专业,本科以上学历;
2、具有2年以上软件项目分析经验,参与过项目(或产品)的规划设计、需求分析工作;
3、较强的用户需求判断、引导、控制能力;优秀的`文字表达、业务理解、交流能力;
4、团队合作精神;
5、要求至少2年从事离散电子制造行业mes系统相关从业经验,熟悉业界知名mes产品优先。
数据仓库工程师的职业规划篇十二
职责:。
1.负责业务需求的需求理解、数据开发,提供面向业务的数据服务;。
2.数据产品的设计,促进数据产品的优化或创新;。
3.完成数据模型的etl实施以及相关技术问题的解决。
任职资格:。
1.3年以上数据仓库开发和数据建模经验;。
2.熟悉大数据解决方案,有hadoop环境上相关开发经验;。
4.丰富的数据仓库开发经验,较强的研究分析能力和项目管理经验;。
5.有较强的逻辑思维能力,较强的抽象、总结概括能力;。
6.有较强的沟通协调能力,善于思考,喜欢挑战。
数据仓库工程师的职业规划篇十三
职责:
2.熟悉数据仓库领域知识,从架构和技术层面参与建设数据仓库,包括元数据管理、数据质量、主数据管理、性能优化和调优。
4.配合和协助数据分析/数据挖掘形成底层/中间层的业务逻辑切片。
任职资格:。
1.本科或硕士以上学历,计算机工程相关专业。
5.强烈的责任心,工作态度积极主动,有较好的团队精神和沟通能力,工作细致认真。
数据仓库工程师的职业规划篇十四
职责:
1负责大数据平台、数据仓库多维模型设计。
2负责大数据平台相关生产系统数据的抽取、清洗、转换等工作。
3负责bi平台设计与报表开发工作。
岗位要求:
1、精通数据仓库建模理论,有参与过2个以上的数据仓库建设经验;。
2、精通etl开发,熟悉数据的抽取、常用数据脚本编写、存储过程的编写;。
3、熟悉bi平台,有数据报表设计和开发经验;。
5、具备良好的团队协作精神,良好的沟通能力;。
6、供应链、物流行业数据从业经历者优先。
数据仓库工程师的职业规划篇十五
职责:。
1.负责直播业务相关数据仓库的数据模型设计;。
3.参与数据仓库etl流程设计、开发和优化,解决etl过程相关技术问题;。
3.参与项目规划,数据采集设计,数据仓库开发,模型开发,报表开发等;。
4.总结数据仓库建模的方法,负责数据产品平台化和系统化;。
任职资格:。
2.熟悉数据仓库各类模型建模理论,了解数据仓库数据分层架构,多维数据模型设计;。
6.学习能力强,热衷开源技术,有团队观念,具备独立解决问题的能力;。
数据仓库工程师的职业规划篇十六
职责:
1、负责大数据开发工作;。
2、负责公司数据服务接口平台的建设;。
5、参与构建非结构化数据体系,进行网络数据爬取,数据清洗,特征挖掘,统计分析,并结合应用场景实现落地。
岗位要求:
1、本科以上学历,计算机、数学、统计学等相关专业;。
3、熟悉数据治理体系,包括数据模型、数据标准、数据质量等;。
4、熟悉常见的离线、实时、流式数据应用场景及架构;。
5、至少掌握一门开发语言,java/python;。
6、具备良好的沟通能力和设计文档编写能力;。
7、懂数据挖掘、知识图谱的构建者优先。
数据仓库工程师的职业规划篇十七
职责:
2、理解产品、业务人员的数据需求,提供olap、数据提取等数据服务;。
4、参与项目etl的设计、开发、调度、执行、处理,进行模型性能及etl流程调优;。
任职要求:
1、大学本科及以上学历,5年以上工作经验;。
5、有很强的自我驱动力,对开源技术非常感兴趣并具有一定的研究能力;。
数据仓库工程师的职业规划篇十八
职责:
1.负责数据etl开发,根据数仓层级结构及主题域划分,规范清洗代码,提供准确数据。
2.负责数据质量治理,发现异常业务逻辑或数据质量问题,推动业务优化及改善。
3.负责数据开发需求评审、结合数据分析体系制定etl清洗方案;。
任职要求:
1.一年以上数据仓库etl设计及开发经验,有bi经验者优先。
2.熟练使用sql,熟悉hql常用内部函数,有一定的hql性能调优经验优先。
3.具备数据仓库架构设计、模型设计、etl设计,调度的相关经验优先;。
4.对数据敏感,有较强数据分析和解决问题能力;。
5.积极沟通,主动了解业务需求,愿意尝试新的技术领域。
数据仓库工程师的职业规划篇十九
职责:
1.建设公司级数据仓库,并根据业务变化持续迭代和优化;。
2.对业务数据进行梳理和抽象,建设数据仓库的数据模型;。
3.对业务数据进行采集、清洗、转换和存储;。
5.研究大数据前沿技术,不断持续优化大数据平台,为业务提供价值。
任职资格:。
1.本科及以上计算机、统计学、数据库、机器学习等相关专业,5年以上数据相关工作;。
2.对业务数据有敏锐的理解能力,并能快速梳理和分析业务数据;。
4.熟悉常用的etl技术和原则;精通数据仓库数据库设计规范和实操;。
6.具有较强的分析和解决问题的能力,良好的学习能力和团队合作精神,追求价值实现,认同目标管理和敏捷。
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