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数据挖掘岗位职责

(职位描述,任职要求)

      简介:数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储,出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业,提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

 

数据仓库职位描述(模板一)

岗位职责:

1、参与数据仓库架构设计与数据开发,建设PB级共享的数据平台;

2、负责数据平台相关数据管理工作,如研发规范、质量规范、保障规范的制定与推动实施落地;

3、负责来自业务团队数据需求的研发支撑。

任职要求

1、从事数据仓库领域工作至少2年以上,熟悉数据仓库模型设计方法论,并有实际模型设计及ETL开发经验;

2、掌握大型数据库开发技术,如Oracle、Teradata、DB2、Mysql等等掌握至少其中一种,灵活运用SQL实现海量数据ETL加工处理;

3、熟悉数据仓库领域知识和管理技能,包括但不局限于:元数据管理、数据质量、性能调优等;

4、有从事分布式数据存储与计算平台应用开发经验,熟悉Hadoop生态相关技术并有相关实践经验着优先;

5、掌握一门或多门编程语言优先,如Java、Python、Perl等;

6、最好熟悉Linux系统及常规shell处理命令;

7、良好的语言沟通与表达能力和自我驱动动力。

 

数据仓库职位描述(模板二)

岗位职责:

1、负责核心数据仓库开发工作(业务梳理、宽表建模、数据治理),实现高质量数据的互通与共享;

2、负责商业智能数据报表,参与数据产品与应用的数据研发,发掘数据商业价值;

3、业务实时数据的处理和统计,提供高质量数据接口。

任职要求

1、扎实的数据仓库理论基础,熟悉数据仓库模型设计,应用层建设有实践经验;

2、熟悉仓库建设相关的技术栈,例如:SQL,Hive,Hadoop/Spark,Flume,Kafaka等;

3、掌握数据库开发技术,具备海量数据加工处理(ETL)相关经验,有数据库建模经验,灵活运用SQL实现数据ETL加工处理;

4、具备代码开发能力,熟练掌握Java、Scala、Python等至少1种语言;

5、有互联网行业数据仓库经验者优先。

 

数据仓库职位描述(模板三)

岗位职责:

1、参与全公司统一的数据仓库架构设计与数据开发,建设PB级共享的大数据平台; 

2、负责数据平台的业务建模,需求调研,协同业务部门规划数据仓库模型,数据领域模型建设,达成一致意见并快速实现;

3、负责与企业级数据仓库建设和管理,包括但不限于数据质量、数据模型、数据安全相关标准的制定。

任职要求:

1、从事数据仓库领域工作至少2年以上,熟悉数据仓库模型设计方法论(重点考察维度模型),并有实际模型设计及ETL开发经验(熟悉各种场景下的ETL加工和处理技术);

2、掌握大型数据库开发技术,如Oracle/Teradata/Hadoop等等掌握至少其中一种,灵活运用SQL实现海量数据ETL加工处理; 

3、有互联网数据仓库设计经验、熟悉某一领域的业务主题(如金融的FS-LDM模型); 

4、了解星型模型、雪花性模型、企业信息化工厂之间的区别,以及适用场景; 

5、熟悉数据仓库领域知识和管理技能,包括但不局限于:元数据管理、数据质量、性能调优等; 

6、有从事分布式数据存储与计算平台应用开发经验,熟悉Hadoop生态相关技术并有相关实践经验着优先;

7、最好熟悉Linux系统及常规shell处理命令;

8、掌握一门或多门编程语言优先,如Java、Python、Perl等。

 

数据仓库职位描述(模板四)

岗位职责:

1、负责企业级数据仓库架构设计、建模以及ETL开发,构建可扩展的数据仓库解决方案;

2、负责公司日常运营报表开发维护,和业务及分析部门沟通协作,提供多层面数据服务;

3、提供完善的数据保障体系,包括元数据管理、数据质量、数据安全等。

任职要求:

1、计算机或相关专业本科及以上学历;

2、具有丰富的数据开发经验,对数据处理、数据建模、数据分析等有深刻认识和实战经验;

3、熟悉SQL,有一定的SQL性能优化经验;

4、熟练掌握Java语言,MapReduce编程,脚本语言Shell/Python/Perl之一;

5、业务理解力强,对数据、新技术敏感,对云计算、大数据技术充满热情;

6、积极乐观、诚信、有责任心;具备强烈的进取心、求知欲及团队合作精神。

 

数据仓库职位描述(模板五)

岗位职责:

1、负责数据仓库建设、设计、优化和落地;    

2、负责数据ETL开发、数据平台建设、设计并实现对BI分析、数据产品开发。

任职要求:

1、985院校计算机相关专业本科以上学历;

2、有较扎实的数据仓库理论基础,对数据模型建设、应用层建设有比较丰富的经验;

3、有Hadoop、Hive、Spark、Impala等大数据技术使用经验者优先。
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