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一、崗位職責(zé) 1. 企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)搭建與維護(hù)： ? 基于 Python 生態(tài)（如 NumPy、Pandas 等）和微軟SSIS,設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換邏輯，配合傳統(tǒng) ETL 工具完成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)全鏈路開(kāi)發(fā) ? 使用 Python 編寫(xiě)自動(dòng)化腳本優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程，提升數(shù)據(jù)加載與調(diào)度效率 2. Power BI 報(bào)告開(kāi)發(fā)：使用 Power BI 工具進(jìn)行數(shù)據(jù)報(bào)表和可視化報(bào)告的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)，包括數(shù)據(jù)連接、數(shù)據(jù)清洗、可視化元素設(shè)計(jì)等。 3. 數(shù)據(jù)庫(kù)技能應(yīng)用：熟練掌握主流數(shù)據(jù)庫(kù)（如 SQL Server、MySQL、Oracle 等）的管理與開(kāi)發(fā)，編寫(xiě)高效的 SQL 語(yǔ)句，進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢(xún)、更新和管理，確保數(shù)據(jù)庫(kù)的穩(wěn)定運(yùn)行和數(shù)據(jù)安全。 4. 存儲(chǔ)過(guò)程開(kāi)發(fā)與優(yōu)化：根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯需求，設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)存儲(chǔ)過(guò)程，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的復(fù)雜處理和業(yè)務(wù)規(guī)則封裝。對(duì)存儲(chǔ)過(guò)程進(jìn)行性能分析和優(yōu)化，提高數(shù)據(jù)處理效率和數(shù)據(jù)庫(kù)性能。 二、任職要求 （一）經(jīng)驗(yàn)要求 2-3 年數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)分析或相關(guān)領(lǐng)域工作經(jīng)驗(yàn)，有企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)搭建和 Power BI 報(bào)告開(kāi)發(fā)實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 （二）專(zhuān)業(yè)背景 本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、信息技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)等 IT 相關(guān)專(zhuān)業(yè)。 （三）技能要求 1. 熟悉企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)和設(shè)計(jì)方法，具備扎實(shí)的數(shù)據(jù)建模和 ETL 開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，熟練使用 ETL 工具（如 SSIS、Kettle 等）。 2. 精通 Power BI 工具，能夠熟練進(jìn)行數(shù)據(jù)報(bào)表設(shè)計(jì)、可視化展示和交互功能開(kāi)發(fā)，熟悉 Power BI 與其他數(shù)據(jù)源的連接和數(shù)據(jù)處理流程。 3. 熟練掌握至少一種主流數(shù)據(jù)庫(kù)的開(kāi)發(fā)和管理，深入理解 SQL 語(yǔ)言，具備編寫(xiě)復(fù)雜 SQL 語(yǔ)句和存儲(chǔ)過(guò)程的能力，熟悉數(shù)據(jù)庫(kù)性能優(yōu)化技巧。