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大数据开发工程师岗位的基本职责

舒欣分享

  大数据开发工程师需要编写产品研发相关任务单计划,阶段性代码、技术方案和软件产品及时提交至配置管理理库。以下是学习啦小编整理的大数据开发工程师岗位的基本职责。

  大数据开发工程师岗位的基本职责1

  职责:

  1、负责大数据平台的技术和产品的设计、开发、优化和维护;

  2、负责大数据平台设计文档编写,线上产品的维护;

  3、负责系统性能优化,解决各类潜在系统技术风险,保证系统的安全、稳定、快速运行;

  4、负责整个产品平台的搭建、多维数据库建设及管控流程设计;

  5、参与指标设计,数据建模,负责将数据模型在系统中实现;

  6、负责数据抽取、数据交换、实时计算等框架研究及相关产品的研发;

  7、负责追踪整体产品过程及质量把控。

  任职要求:

  1、专业技能:精通 Hadoop 生态圈中的一项或几项技术,深入了解 Hadoop 及相关组件的部署及调优;设计或开发过大容量,高性能,高可用,易扩展的分布式系统;熟悉实时计算/流式计算系统,至少熟悉一项 Nosql 技术;具有扎实 java 功底及开发能力;对 hadoop,hive,hbase,spark 等相关源码有一定了解;

  2、学历背景:计算机相关专业本科及以上学历;

  3、工作经验:3年以上JAVA开发经验及1年以上大数据研发经验

  4、能力素质:具有出色的抽象设计能力,思路清晰,善于思考,良好的团队合作能力、沟通能力、较好的自学能力,具有敬岗爱业的精神。

  5、有团队管理经验者优先。

  大数据开发工程师岗位的基本职责2

  职责:

  1、负责大数据统计平台建设与优化;

  2、负责广告效果分析,反作弊平台建设;

  3、负责移动广告平台相关系统的设计研发及持续优化。

  职位要求:

  1、计算机或相关专业本科学历及以上,2年工作经验;

  2、精通大数据采集、处理、存储、查询相关技术;

  3、熟悉Hadoop/Hbase/Hive/Spark/Storm/Kafka相关技术;

  4、至少熟练掌握 Java/Scala/Python 中一门语言;

  5、有做过大数据量查询优化的优先;

  6、有大数据服务运维、性能调优者优先;

  7、熟悉常用的设计模式,对MVC框架有了解;

  8、强烈的责任心,对技术充满热情,高效率,良好的沟通能力。

  大数据开发工程师岗位的基本职责3

  职责:

  1.有独立工作能力,工作踏实认真,以及较强的团队协作精神。

  2.负责日志大数据平台的搭建和规划;

  3.在总体架构设计下,完成日志大数据产品的设计、搭建、维护和调优,技术文档的编写与维护;

  4.参与业务日志的大数据分析;

  5.及时反馈开发中遇到的难点问题,沟通并寻求解决方案,按阶段有计划地完成开发任务

  任职资格:

  1、计算机等相关专业本科以上学历,2年以上开发经验;

  2、熟悉 linux 操作系统,熟悉 shell 脚本语言,精通 Java,有较强的开发能力;

  2、熟练使用SQL,熟悉Mysql、MongoDB、Hive等数据库技术的基本操作及原理;

  3、熟悉Hadoop/Spark生态系统组件的使用,至少有1年的Spark(Core/Streaming/SQL)开发经验;

  4、熟悉Elastic产品线(如 Elasticsearch、Kafka、Kibana、Logstash)的使用方法,了解常见优化方案,熟悉Elasticsearch部署、监控及性能调优;

  5、熟悉数据挖掘、机器学习、网络数据分析等技术优先;

  大数据开发工程师岗位的基本职责4

  职责:

  1. 根据公司业务需求,进行数据开发及报表制作;

  2. 参与BI、大数据平台体系建设;

  3. 文档整理,包括ER图、原型设计、数据字典整理等;

  岗位要求:

  1. 本科或以上学历,计算机相关专业,2年及以上工作经验;

  2. 熟练使用主流数据库(如ORACLE/PostgreSQL/MYSQL等),掌握SQL查询优化方法;

  3. 熟悉HADOOP生态,能够熟练使用HIVE/HBASE/SPARK进行数据开发;

  4. 掌握JAVA或PYTHON,会TABLEAU/KYLIN/帆软等BI工具者优先;

  大数据开发工程师岗位的基本职责5

  职责:

  1. 负责设计和实现手机卫士大数据BI平台;

  2. 不断完善数据产品的架构设计,应用开发和新技术迭代;

  3. 配合业务,产品,根据不同的业务需求,灵活快速地完成具有挑战性的项目,为业务提供有价值的数据分析和预测。

  任职要求

  1. 计算机软件相关专业本科及以上学历,至少3年以上工作经验;

  2. 认可技术与平台在BI的价值,能够深入业务领域,通过使用数据分析和挖据技术,让业务生成的海量数据产生更大价值。

  3. 熟练掌握大数据技术:包括Hadoop,Spark,Storm,Hive,Presto,Parquet,Flink,Druid,OLAP, Elastic Search等等。

  4. 具备良好的编程能力和代码风格,熟练掌握Java, Python等语言,熟练使用SQL,并具有较强的优化能力。

  5. 需要有很强的开发和架构设计能力,特别是在大数据的分布式和实时处理领域,对存储引擎和查询引擎的原理和优化都具备比较深入的理解。

  6. 有一定的数据挖掘和机器学习算法能力,包括推荐系统,深度学习等技术领域 。

  7. 拥有正直、积极、宽容的品质,学习能力强,并且善于沟通合作。

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