關(guān)鍵詞:spark+實(shí)時(shí)任務(wù)、做過(guò)車(chē)輛(衛(wèi)星、北斗)相關(guān)項(xiàng)目大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)排查和數(shù)據(jù)量巨大的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)
?作職責(zé)
1. 負(fù)責(zé)平臺(tái)項(xiàng)?數(shù)倉(cāng)建設(shè);
2. 負(fù)責(zé)平臺(tái)BI/?數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā);
3. 完善數(shù)據(jù)指標(biāo)體系建設(shè),為產(chǎn)品迭代提供數(shù)據(jù)化分析的?法論以及數(shù)據(jù)?撐。
任職資格:
1. 7年及以上?數(shù)據(jù)項(xiàng)?架構(gòu)/開(kāi)發(fā)/調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn),具有AI?業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)架構(gòu)和開(kāi)發(fā)?作經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先;
2. 熟悉常?的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),能應(yīng)?于數(shù)據(jù)模型優(yōu)化與 ETL 性能提升,能獨(dú)?設(shè)計(jì)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)
模型;
3. 熟練使??數(shù)據(jù)處理框架(Hadoop/Hive/Spark/Kylin)相關(guān)技術(shù);
4. 深?理解流式計(jì)算原理,精通 Kafka 與?少?種流式計(jì)算引擎(Flink / Spark
Streaming),具備實(shí)際項(xiàng)?經(jīng)驗(yàn)。
5. 熟悉Linux/Unix系統(tǒng),精通?少??編程語(yǔ)?(Java/Python);
6. 溝通主動(dòng),有較強(qiáng)的?作激情和抗壓能?,能組織協(xié)調(diào)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)。