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工作職責(zé)：

（1）數(shù)據(jù)庫(kù)戰(zhàn)略規(guī)劃

至少5年以上大數(shù)據(jù)相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，其中3年以上專注于數(shù)據(jù)湖或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的規(guī)劃和架構(gòu)設(shè)計(jì)工作。有汽車制造行業(yè)或汽車服務(wù)行業(yè)相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，熟悉車廠OEM的車場(chǎng)業(yè)務(wù)流程和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，能夠快速理解車廠車場(chǎng)業(yè)務(wù)需求并轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)湖的技術(shù)解決方案。
具備大型分布式系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，成功主導(dǎo)過(guò)至少一個(gè)中大型數(shù)據(jù)湖項(xiàng)目的實(shí)施，從項(xiàng)目規(guī)劃、架構(gòu)設(shè)計(jì)到上線運(yùn)營(yíng)的全過(guò)程，具備豐富的項(xiàng)目管理經(jīng)驗(yàn)，能夠合理分配資源、把控項(xiàng)目進(jìn)度和質(zhì)量，確保項(xiàng)目按時(shí)交付并達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。
（2）技術(shù)能力
精通數(shù)據(jù)湖架構(gòu)設(shè)計(jì)，熟悉Hadoop、Spark、Flink、Hudi、Delta Lake等主流大數(shù)據(jù)技術(shù)和框架，能夠根據(jù)車廠OEM車場(chǎng)業(yè)務(wù)需求靈活選擇和組合技術(shù)組件，構(gòu)建高效、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)湖架構(gòu)。例如，熟練掌握Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的HDFS、HBase、Hive等組件的原理和應(yīng)用，能夠設(shè)計(jì)基于Hadoop的數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)海量車場(chǎng)數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)和高效查詢。
熟悉數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)，包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如MySQL、Oracle等）和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如MongoDB、Cassandra等），了解不同存儲(chǔ)技術(shù)的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景，能夠合理規(guī)劃車廠OEM車場(chǎng)Data Lake的存儲(chǔ)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲(chǔ)和管理。
具備豐富的數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)，精通SQL和Python等編程語(yǔ)言，能夠熟練編寫高效的ETL腳本和數(shù)據(jù)處理程序，實(shí)現(xiàn)車廠車場(chǎng)數(shù)據(jù)的采集、清洗、轉(zhuǎn)換和加載。熟悉數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，能夠利用車廠車場(chǎng)Data Lake中的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和建模，為車廠車場(chǎng)運(yùn)營(yíng)提供決策支持，如通過(guò)數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)車場(chǎng)車位使用率、車輛故障率等。
熟悉數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)安全相關(guān)技術(shù)，了解數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系和數(shù)據(jù)質(zhì)量管理方法，能夠制定車廠OEM車場(chǎng)Data Lake的數(shù)據(jù)治理策略，保障數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。熟悉數(shù)據(jù)安全法律法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)，如《網(wǎng)絡(luò)安全法》《數(shù)據(jù)安全法》等，能夠規(guī)劃數(shù)據(jù)安全管理架構(gòu)，保障車廠車場(chǎng)數(shù)據(jù)的安全性，防止數(shù)據(jù)泄露等安全事件的發(fā)生。