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數據倉庫工程師的基本職責模板

發布時間:2020-03-13

數據倉庫工程師的基本職責模板

  數據倉庫工程師需要根據項目數據業務需求場景,設計合理的倉庫模型,以及ETL開發、實施、性能優化、數據監控等,構建可擴展的數據倉庫以及數據分析解決方案。以下是第一范文網小編整理的數據倉庫工程師的基本職責模板。

  數據倉庫工程師的基本職責模板1

  職責:

  1、根據公司業務需求,構建可擴展的數據倉庫,負責數據模型的規劃設計實現和優化。

  2、負責業務數據的采集,清洗,特征抽取。

  3、負責ETL的維護工作,發現故障及時診斷、定位、分析和調試,保證數據準確、穩定。

  4、根據業務需要,提供面向業務的報表、數據提取等數據服務。

  5、參與業務數據分析體系的數據統計、分析及建模。

  任職資格:

  1、 統招本科及以上學歷,三年以上數據倉庫、BI開發經驗;至少兩年

  2、熟練使用oracle、mysql、Postgres等關系型數據庫及Hive、Hbase、spark、impala等基于hadoop集群的組件、編寫優秀的存儲過程、熟悉shell腳本語言,有良好的代碼習慣

  3、 熟悉數據倉庫建設的流程及方法論、理解維度建模,有實際的模型設計經驗及ETL相關開發經驗;

  4、 熟悉二種以上開源或商業的BI工具,有報表及可視化開發經驗,熟悉帆軟開發優先;

  5、互聯網金融工作經驗優先,汽車金融行業經驗優先

  5、 較強的邏輯思維能力和學習能力,對數據有敏銳的認知力,工作態度踏實、認真、積極主動,有良好的團隊協作能力、執行力以及抗壓工作能力和心態,樂于溝通交流和分享。

  數據倉庫工程師的基本職責模板2

  職責:

  1. 獨立完成ETL 需求分析、設計、開發及部署工作

  2. 獨立完成BI分析報表等應用的需求分析、模型設計、數據處理、報表開發等工作;

  3. 配合開發經理完成BI分析報表等項目的過程管理、元數據管理、質量管理;

  4. 完成實時大數據處理系統及批處理系統的架構設計及實現;

  5、負責BI分析報表等應用的系統部署及運維

  任職要求:

  1. 計算機相關專業本科及以上學歷,3年以上相關開發經驗;

  2. 精通主流關系型數據庫,精通SQL優化、ETL問題定位,能夠從模型設計層面做ETL優化;

  3. 精通ETL架構的設計,精通BI/DW,精通數據倉庫模型設計;

  4. 熟悉Hadoop、Map/Reduce的原理,能夠選用合適的工具設計、編寫Hadoop的ETL程序;

  5. 熟悉Shell/Perl/Python等腳本語言;

  6. 熟悉kettle及sqoop; 精通元數據管理、數據質量分析和處理設計。

  數據倉庫工程師的基本職責模板3

  職責:

  1.負責VIVO公司級的數據集市和數據倉庫的設計和開發

  2.負責基于用戶行為的用戶標簽探索和開發

  3.負責基于業務需求的數據中間層和可視化開發

  4.負責各類分類和預測模型的開發

  任職資格:

  1.本科學歷,數統、計算機相關專業。

  2.了解hadoop\spark生態,有完整倉庫設計和開發經驗。

  3.精通hql調優,shell\python,熟練使用常規機器學習算法。

  數據倉庫工程師的基本職責模板4

  職責:

  1、負責公司大數據平臺建設、開發

  2、依據業務需求,進行數據產品的規劃和設計開發,為數據分析和運營等人員搭建友好高效的數據產品,如報表、BI系統等

  3、協助對業務數據進行分析、建模,為業務部門的數據化運營提供支持

  任職要求:

  1、本科或以上學歷,2年以上大數據開發或數據倉庫或BI經驗,熟練掌握Java或者Python開發語言

  2、熟悉Hadoop或Hadoop生態圈相關技術,如Hive、Spark等,或者大數據云服務技術。

  3、對業務有敏銳的洞察力,有較強的業務理解與分析能力;

  4、具備良好的團隊合作精神,有較好的溝通交流能力,善于主動思考和行動,樂于解決具有挑戰性的問題;

  5、具有電商領域大數據開發、推薦系統研發經驗的優先考慮。

  數據倉庫工程師的基本職責模板5

  職責:

  1、 負責全平臺流量及業務數據開發,參與數據模型體系構建及數據主題設計,為BI數據報表提供底層數據支持;

  2、 理解產品、業務人員的數據需求,提供OLAP、數據提取等數據服務;

  3、 參與數據倉庫模型設計,負責元數據建設、數據融合、多維度事實表及維表的數據倉庫開發;

  4、 參與項目ETL的設計、開發、調度、執行、處理,進行模型性能及ETL流程調優;

  任職要求:

  1、大學本科及以上學歷,5年以上工作經驗;

  2、 熟悉ORACLE、MYSQL、SQL Server等主流數據庫,熟練使用Power designer、kettle、 Data service等數據倉庫及ETL工具,了解Dashboard、Smart BI、Power BI、Cognos等前端開發工具;

  3、 熟悉Data Cube,并精通SQL,熟練使用Hive、Spark-SQL, python、Shell等進行數據開發,具備開發復雜業務邏輯的數據處理及分析能力;

  4、熟悉數據倉庫理論,掌握Kimball維度建模方法,有ETL開發和數倉模型設計經驗;

  5、有很強的自我驅動力,對開源技術非常感興趣并具有一定的研究能力;

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