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崗位職責： 1：需求分析與方案設計 需求對接：深入業務部門（如市場、運營、財務），梳理業務場景的數據需求（如用戶行為分析、銷售預測），明確數據應用目標。 2：需求拆解：將模糊的業務問題轉化為可落地的數據需求文檔（PRD）定義數據指標、計算邏輯及輸出形式（如報表、API接口）。 3：技術方案設計：制定數據開發方案，包括數據源選擇（業務庫/日志/第三方）、ETL流程設計及數據模型（星型模型、寬表）搭建。 數據開發與交付 4：數據管道建設：開發ETL任務（使用工具如DataX、Kettle或自研腳本），實現多源數據抽取、清洗、轉換與加載，確保數據時效性與準確性。 數據服務開發：根據需求開發數據接口（RESTfulAPI）、數據訂閱服務或BI數據集，支持業務系統調用或分析場景。 5：實時數據處理：針對實時監控場景（如風控、廣告投放），Flink/Kafka流式計算鏈路，輸出低延遲數據結果。 數據資產管理與優化 數據模型迭代：基于業務變化優化數據分層（ODS/DWD/DWS/ADS），重構冗余模型，提升 復用性與查詢效率。 數據血緣與質量監控：建立數據血緣圖譜，配置數據質量規則（如空值率、波動閾值），定期產出數據健康度報告。 成本治理：優化存儲與計算資源（如分區策略、冷熱數據分離），降低大數據集群運維成本。 協同數據團隊：與數據倉庫工程師、數據分析師協作，確保數據口徑一致，輸出統一的數據字典與指標說明。 賦能業務團隊：提供數據使用培訓，解答數據異常問題，推動數據驅動決策的文化落地。 崗位要求： 具鏈：精通SQL/Hive，掌握Python/Java/Scala至少一種開發語言，熟悉Hadoop/Spark/Flink等大數據框架。 數據建模：熟悉維度建模、范式建模方法，能根據業務場景設計高效模型。 數據治理：了解數據質量管理、元數據管理工具（如ApacheAtlas、DataHub）。 業務軟技能 需求洞察：快速理解業務邏輯（如電商GMV構成、用戶生命周期管理），挖掘隱性需求。 溝通能力：能用非技術語言向業務方解釋技術方案，平衡需求優先級與開發成本。 項目管理：協調開發排期，管理需求變更，確保交付時效。行業知識具備垂直領域經驗者優先，例如：金融：熟悉風控指標、反欺詐數據鏈路。零售了解供應鏈庫存預測、會員分層模型。廣告：掌握CTR預估、流量歸因分析邏輯。連鎖品牌經驗的人員優先。