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2023
数据
架构
岗位
工作
职责
大数据架构师岗位的工作职责
大数据架构师需要负责深入理解业务需求,对业务建模,设计系统架构,满足业务需求。以下是办公室小编整理的大数据架构师岗位的工作职责。
大数据架构师岗位的工作职责1
职责:
1.负责数据仓库建设,基于数据驱动构建企业级数据模型,根据架构设计进行各层数据模型开发。
2.面向PB级别超大规模数据处理和查询需求,设计适合业务变化的合理的多维数据分析系统架构,满足多样性需求。
3.构建设计良好的数据流、调度系统、查询引擎、监控系统,保证系统稳定高效运行,以实现数据的最大价值。
4.指导团队成员开展数据仓库建设。
5.参与重点工程的评审,参与企业数据管理体系建设。
任职要求:
1.统招本科及以上学历。
2.从事数据仓库领域至少5年以上,熟悉数据仓库模型设计与ETL开发经验 ,掌握Kimball的维度建模设计方法,具备海量数据加工处理(ETL)相关经验 。
3.具有一定数据模型和数据架构根底,熟悉hadoop\hive和常用数据库。
4. 精通SQL,有一定的SQL性能调优经验,熟悉hive sql的开发。
5.具有管理团队开发经验,具备良好的组织能力、协调能力及工程管理能力。
6.具有较好的文字功底及语言表达能力,能够快速、准确地理解需求。
7.具有专研、快速学习和创新精神,具备独立分析问题和解决问题的能力。
8.具有责任心,时间观念强,工作独立性强,有良好的团队合作精神。
9.全日制普通本科毕业。
大数据架构师岗位的工作职责2
职责:
1、负责大数据平台架构的规划与设计;
2、负责大数据平台技术框架的选型与技术难点攻关;
3、参与企业级大数据产品和应用规划;
4、研究跟进大数据架构领域新技术并分享;
5、大数据处理和分析应用平台的设计指导。
任职资格:
1、 具备深厚的分布式系统或数据库系统的理论根底,熟悉分布式计算系统的工作机制,具有分布式文件系统、分布式数据库系统、集群存储系统等架构设计经验;
2、熟悉BI平台架构及相关工程标准,大数据解决方案包括Hadoop、Spark、Storm、机器学习等大数据平台解决方案;
3、熟悉MySql/Postgresql/Oracle/MongoDB/Redis等主流数据数据库;
4、 精通Linux/Unix环境,精通J java、scala、python、R中的一种或多种语言;
5、 具备优秀的团队意识和沟通能力,学习能力和主动性强,具有钻研精神,充满激情,乐于接受挑战;
6、大专及以上学历,3年及以上工作经验。
大数据架构师岗位的工作职责3
职责:
1. 规划设计大数据平台整体架构,规划各种组件,并且指导技术团队完成相关系统验证、安装、部署、配置;
2. 负责制定大数据平台技术标准和接口标准,指导研发团队按照标准进行系统开发;
3. 配合商务人员完成售前技术支持工作;
4. 完成其他与数据应用有关的技术工作;
任职要求:
1. 计算机相关专业本科学历,5年以上工作经验;
2. 对大数据技术栈有非常深刻的了解;具备架构设计的实际经验;
3. 对信息平安架构设计及实施有一定的经验;
4. 熟悉Linux、Windows等操作系统的安装配置;
5. 熟悉互联网应用的安装配置;熟悉常见大数据技术栈组件的安装配置;熟悉Visio等绘图工具的使用;
6. 有卫生信息化建设经验者优先;有容器安装部署经验者优先。
大数据架构师岗位的工作职责4
职责:
1.能够带着技术人员基于hadoop平台进行海量数据应用系统开发;
2.负责结构化和非结构化数据的解析和清洗,海量数据查询和报表展现;
3.负责超大规模数据平台的搭建、维护和优化;
4.负责大数据采集、存储框架研究,参与在线或离线数据存储模型设计;
5.负责大数据平台新技术的开发使用和性能优化,测试。
任职资格:
1.计算机相关专业本科及以上学历;
2. 熟悉hadoop相关各种开源工程,比方HDFS/Hive/Hbase等有实际应用。(5年以上开发经验者优先);
3.两年以上熟练编写mapreduce代码经验,有三年以上网络日志分析、ETL经验。熟悉日志分析框架chukwa,flume,scribe者优先;
4.两年以上海量数据存储的安装部署、优化、二次开发经验,对大规模数据存储、传输、处理等有丰富的经验;
5.在数据挖掘、数据密集型处理、分布式计算、网格计算领域有深入理论根底;
6.具有较强的文档撰写能力,较强的团队精神和合作精神,对工作有热情,能承受压力。
大数据架构师岗位的工作职责5
职责
1、负责企业级大数据平台、数据云效劳的设计与开发;
2、基于大数据生态圈,支持智慧交通等大数据场景应用实现;
3、负责公司大数据产品的设计、封装与落地;
4、负责学习大数据相关算法研究、实现与应用
任职要求
1、统招本科及以上学历;2年以上智慧城市建设或交通行业信息化相关工作经验,3年以上大数据架构设计、开发经验;
2、精通大数据生态圈的技术,包括但不限于MapReduce、Spark、Hadoop、Kafka、Mongodb、Redis、Flume、Storm、Hbase、Hive,具备源码级问题解决和集群优化改造能力;
3、熟悉常用编程语言,包括Java、Python、Scala等;
4、具有很强的技术研发和创新能力,能有效把握技术开展方向,有较强的执行能力、学习能力、沟通能力、适应能力,责任心强;