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一、崗位職責(zé) 1、大數(shù)據(jù)數(shù)倉(cāng)、寬表、實(shí)時(shí)和離線分析等整體架構(gòu)設(shè)計(jì)； 規(guī)劃大數(shù)據(jù)平臺(tái)的整體架構(gòu)，確保其具備高可用性、可擴(kuò)展性、安全性和性能。 設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、計(jì)算、分析及可視化的一體化技術(shù)方案。 根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇分布式架構(gòu)（如Lambda架構(gòu)、Kappa架構(gòu)）或?qū)崟r(shí)/離線混合架構(gòu)。 2、技術(shù)選型與工具鏈搭建 評(píng)估并選擇適合的大數(shù)據(jù)組件（如Hadoop、Spark、Flink、Doris、Kafka、Hive、HBase等）。 結(jié)合云原生技術(shù)（AWS、Azure、阿里云等）構(gòu)建混合云或全云化解決方案。 搭建數(shù)據(jù)中臺(tái)或數(shù)據(jù)湖（Data Lake），整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)處理流程設(shè)計(jì) 設(shè)計(jì)ETL/ELT流程，優(yōu)化數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和加載效率。 支持實(shí)時(shí)流處理（如Flink、Kafka Streams）和離線批處理（如Spark、MapReduce）。 構(gòu)建數(shù)據(jù)管道（Data Pipeline），保障數(shù)據(jù)時(shí)效性與一致性。 4、數(shù)據(jù)治理與安全 制定數(shù)據(jù)質(zhì)量管理策略（數(shù)據(jù)血緣、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)校驗(yàn)等）。 設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)權(quán)限體系，保障數(shù)據(jù)隱私與合規(guī)性（如GDPR、CCPA）。 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)生命周期管理（存儲(chǔ)、歸檔、銷毀）。 5、性能優(yōu)化與成本控制 調(diào)優(yōu)集群性能（資源分配、參數(shù)配置、任務(wù)并行度等），解決數(shù)據(jù)傾斜等問(wèn)題。 優(yōu)化存儲(chǔ)與計(jì)算成本（如冷熱數(shù)據(jù)分層、壓縮算法選擇）。 設(shè)計(jì)容災(zāi)與高可用方案（集群備份、故障自動(dòng)恢復(fù)）。 6、跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作與落地 與業(yè)務(wù)部門溝通需求，將業(yè)務(wù)邏輯轉(zhuǎn)化為技術(shù)方案。 指導(dǎo)數(shù)據(jù)工程師、開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)架構(gòu)落地，制定開(kāi)發(fā)規(guī)范。 為數(shù)據(jù)分析師、算法團(tuán)隊(duì)提供高效的數(shù)據(jù)服務(wù)接口（如API、OLAP查詢）。 7、新技術(shù)研究與創(chuàng)新 跟蹤大數(shù)據(jù)領(lǐng)域前沿技術(shù)（如湖倉(cāng)一體、Data Mesh、AI驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)管理）。 推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新（如引入向量數(shù)據(jù)庫(kù)支持AI場(chǎng)景，或探索存算分離架構(gòu)）。 二、職業(yè)要求 1、技術(shù)能力 精通大數(shù)據(jù)生態(tài)組件（Hadoop/Spark/Flink/Kafka等）及底層原理。 熟悉至少一種編程語(yǔ)言（Java/Scala/Python）和SQL優(yōu)化。 具備數(shù)據(jù)建模能力（維度建模、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)）。 熟悉云原生技術(shù)（Kubernetes、容器化部署）和DevOps實(shí)踐。 2、行業(yè)經(jīng)驗(yàn) 5年以上大數(shù)據(jù)領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)，主導(dǎo)過(guò)大型數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)。 熟悉金融、電商、物聯(lián)網(wǎng)等至少一個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)場(chǎng)景。 3、軟技能 優(yōu)秀的溝通能力，能協(xié)調(diào)業(yè)務(wù)、技術(shù)等多方團(tuán)隊(duì)。 具備技術(shù)前瞻性，平衡技術(shù)先進(jìn)性與落地可行性。 良好的文檔撰寫能力，輸出架構(gòu)設(shè)計(jì)、技術(shù)規(guī)范等材料。 三、附加價(jià)值 熟悉AI/MLOps技術(shù)，支持?jǐn)?shù)據(jù)到智能的閉環(huán)。 有數(shù)據(jù)產(chǎn)品化經(jīng)驗(yàn)（如BI平臺(tái)、實(shí)時(shí)大屏、推薦系統(tǒng)）。 持有云計(jì)算或大數(shù)據(jù)認(rèn)證（如AWS Certified Data Analytics、Cloudera CCP）。