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職位描述

崗位職責(zé)：

1. 數(shù)據(jù)清洗與ETL開(kāi)發(fā)

? 負(fù)責(zé)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和加載（ETL）流程的開(kāi)發(fā)與維護(hù)，使用工具（如Kettle、DataX）或腳本（Python/SQL）處理結(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

? 協(xié)助構(gòu)建數(shù)據(jù)管道（Data Pipeline），監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)流程運(yùn)行狀態(tài)，定位并修復(fù)數(shù)據(jù)異常問(wèn)題。

2. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)支持

? 參與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的簡(jiǎn)單建模（如星型模型）和維度表構(gòu)建，支持?jǐn)?shù)據(jù)分析師完成報(bào)表開(kāi)發(fā)。

? 維護(hù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（如Hive、MySQL），優(yōu)化基礎(chǔ)SQL查詢(xún)性能。

3. 系統(tǒng)測(cè)試與數(shù)據(jù)驗(yàn)證

? 兼職數(shù)據(jù)系統(tǒng)測(cè)試，包括ETL流程驗(yàn)證、數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查（如完整性、一致性）及測(cè)試報(bào)告編寫(xiě)。

? 協(xié)助業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)驗(yàn)證數(shù)據(jù)需求，確保數(shù)據(jù)輸出符合預(yù)期。

4. 技術(shù)學(xué)習(xí)與協(xié)作

? 學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)棧（如Hadoop、Spark）和AI數(shù)據(jù)預(yù)處理方法（如特征工程），探索數(shù)據(jù)與AI結(jié)合的初級(jí)應(yīng)用場(chǎng)景。

? 配合業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)，將數(shù)據(jù)需求轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行方案。


任職要求：

1. 基本要求

? 本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)或相關(guān)專(zhuān)業(yè)（應(yīng)屆生或1-3年經(jīng)驗(yàn)）。

? 具備SQL編寫(xiě)能力，熟悉至少一種數(shù)據(jù)庫(kù)（MySQL/Oracle/Hive）。

? 掌握Python或Shell腳本編程，能獨(dú)立開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)單ETL任務(wù)。

2. 技術(shù)能力

? 必備?：

? 了解ETL流程及工具（如Kettle、DataX）。

? 熟悉Linux操作及Git版本控制。

? 加分項(xiàng)?：

? 接觸過(guò)大數(shù)據(jù)組件（Hadoop/Hive/Spark）或BI工具（FineReport/Tableau）。

? 了解基礎(chǔ)數(shù)據(jù)建模概念（如星型模型）。

3. 軟素質(zhì)與潛力

? 邏輯清晰?：能獨(dú)立完成數(shù)據(jù)需求開(kāi)發(fā)與問(wèn)題排查。

? 學(xué)習(xí)能力?：對(duì)數(shù)據(jù)技術(shù)和AI結(jié)合有強(qiáng)烈興趣，愿意深入技術(shù)細(xì)節(jié)（如數(shù)據(jù)特征工程、AI數(shù)據(jù)預(yù)處理）。

? 協(xié)作意識(shí)?：具備溝通能力和團(tuán)隊(duì)精神，能承擔(dān)重復(fù)性工作并逐步提升效率。