倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)崗位職責(zé)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)工程師1、負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)指標(biāo)的計(jì)算挖掘;

2、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)建模以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā);

3、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)ETL流程的優(yōu)化及解決ETL相關(guān)技術(shù)問(wèn)題;

4、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集市建設(shè);

5、業(yè)務(wù)模型抽象、數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)。

6、參與數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)研發(fā),發(fā)掘數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值,打造良好體驗(yàn)的數(shù)據(jù)平臺(tái)。1、扎實(shí)的Java/Scala基礎(chǔ),有項(xiàng)目主程經(jīng)歷;

2、具有Hadoop/Spark開(kāi)發(fā)與應(yīng)用經(jīng)驗(yàn),有較大規(guī)模的項(xiàng)目經(jīng)歷并應(yīng)用在生產(chǎn)環(huán)境;

2、深入了解Hadoop生態(tài)系統(tǒng),掌握Hive/Flume/Spark/Kafka等的使用和調(diào)優(yōu);

3、精通Redis、HBase等NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù),熟練掌握jwm性能調(diào)優(yōu)

4、深入理解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)理論、體系架構(gòu),從事數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)領(lǐng)域至少2年以上,熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型設(shè)計(jì)與ETL開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn),掌握Kimball的維度建模設(shè)計(jì)方法

5、具備大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)設(shè)計(jì)、模型設(shè)計(jì)、ETL設(shè)計(jì)的相關(guān)經(jīng)驗(yàn);

6、3年以上大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn),學(xué)習(xí)能力強(qiáng),良好的溝通與表達(dá)能力和自我驅(qū)動(dòng)力。1、負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)指標(biāo)的計(jì)算挖掘;

2、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)建模以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā);

3、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)ETL流程的優(yōu)化及解決ETL相關(guān)技術(shù)問(wèn)題;

4、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集市建設(shè);

5、業(yè)務(wù)模型抽象、數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)。

6、參與數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)研發(fā),發(fā)掘數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值,打造良好體驗(yàn)的數(shù)據(jù)平臺(tái)。

倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)崗位

篇2:倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)工程師崗位職責(zé)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)工程師同程藝龍同程網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司,同程旅游,同程藝龍,同程職責(zé)描述:

1、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)

2、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)ETL規(guī)則設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需求調(diào)研和需求分析

3.業(yè)務(wù)模型抽象、數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)

4.支持業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)需求,跟分析師一起完善業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析體系和工具

5.ETL、數(shù)據(jù)應(yīng)用和服務(wù)的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)

6.積累數(shù)據(jù)生產(chǎn)、分析工具,不斷提高數(shù)據(jù)生產(chǎn)效率

7.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)與服務(wù)

任職要求:

1、1年以上數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)和架構(gòu)經(jīng)驗(yàn),深刻理解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用設(shè)計(jì)原理和實(shí)踐;

3、精通數(shù)據(jù)庫(kù)索引和sql語(yǔ)句的優(yōu)化,和服務(wù)器的性能參數(shù)調(diào)整

4、熟練一種以上主流ETL工具和BI工具

5、能根據(jù)業(yè)務(wù)需求設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型,掌握多種數(shù)據(jù)倉(cāng)或數(shù)據(jù)集市開(kāi)發(fā),多維分析相關(guān)技術(shù)和OLAP前端展現(xiàn)工具;

6、有互聯(lián)網(wǎng)旅游數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;有處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

7、強(qiáng)烈責(zé)任心,開(kāi)放的性格,良好的溝通能力;較強(qiáng)的分析問(wèn)題、解決問(wèn)題能力,良好的溝通能力、團(tuán)隊(duì)精神。

8、有一個(gè)以上企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn),精通數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu),熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目的實(shí)施流程;

篇3:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)（高級(jí)）工程師職位描述與崗位職責(zé)任職要求

職位描述：

工作職責(zé)：

1、負(fù)責(zé)今日頭條的用戶產(chǎn)品線的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)設(shè)計(jì)、建模和ETL開(kāi)發(fā)；

2、參與數(shù)據(jù)治理工作，提升數(shù)據(jù)易用性及數(shù)據(jù)質(zhì)量，與數(shù)據(jù)工具團(tuán)隊(duì)緊密合作；

3、理解并合理抽象業(yè)務(wù)需求，發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值，與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)緊密合作。

任職要求：

1、精通數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)施方法論、深入了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系，并支撐過(guò)實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景；

2、具備較強(qiáng)的編碼能力，熟悉sql，python，hive，spark，kafka，storm中的多項(xiàng)，有至少TB以上級(jí)大數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)；

3、對(duì)數(shù)據(jù)敏感，認(rèn)真細(xì)致，善于從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)疑點(diǎn)；

4、善于溝通，具備優(yōu)秀的技術(shù)與業(yè)務(wù)結(jié)合能力。