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?崗位要求梳理（基于Azure & Databricks的數(shù)據(jù)開發(fā)崗）? ?一、崗位職責（核心工作內(nèi)容）? ?1、ETL開發(fā)與優(yōu)化? 基于 ?Azure Data Factory? 和 ?Databricks? 設計并實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)抽取、清洗、轉(zhuǎn)換、加載（ETL/ELT）流程。 使用 ?Delta Lake? 管理數(shù)據(jù)版本和事務，確保數(shù)據(jù)一致性。 ?2、數(shù)倉搭建與數(shù)據(jù)建模? 負責數(shù)據(jù)倉庫分層設計（ODS/DWD/DWS/ADS）及維度建模（星型/雪花模型）。 通過 ?Spark SQL? 或 ?T-SQL? 實現(xiàn)復雜業(yè)務邏輯的數(shù)據(jù)加工與聚合。 ?3、性能調(diào)優(yōu)與數(shù)據(jù)治理? 針對大規(guī)模數(shù)據(jù)場景優(yōu)化 ?Spark作業(yè)性能?（如分區(qū)策略、緩存機制、并行度調(diào)整）。 使用 ?Unity Catalog? 管理元數(shù)據(jù)，保障數(shù)據(jù)血緣可追溯性。 ?二、硬性要求（必須項）? ?1. SQL與數(shù)倉能力? 1.1?SQL基本功?： 熟練編寫復雜嵌套查詢、窗口函數(shù)、CTE表達式，能通過執(zhí)行計劃分析性能瓶頸。 掌握索引優(yōu)化、統(tǒng)計信息更新、查詢重寫等調(diào)優(yōu)方法。 1.2?數(shù)倉設計?： 熟悉 ?Kimball維度建模? 或 ?Inmon范式建模?，具備實際分層設計經(jīng)驗（如ODS→DWD→DWS）。 理解數(shù)據(jù)湖倉（Lakehouse）架構(gòu)，能結(jié)合 ?Delta Lake? 實現(xiàn)ACID事務支持。 ?2. Azure & Databricks開發(fā)能力? ?2.1Azure生態(tài)工具鏈?： 熟練使用 ?Azure Data Factory? 編排ETL管道，配置觸發(fā)器與數(shù)據(jù)流。 熟悉 ?Azure Databricks? 的集群管理（自動縮放、Spot實例優(yōu)化）、Notebook開發(fā)及作業(yè)調(diào)度。 2.2?Databricks核心技術棧?： 掌握 ?Spark SQL? 和 ?PySpark? 進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，熟悉 ?Delta Live Tables? 實現(xiàn)增量數(shù)據(jù)處理。 具備數(shù)據(jù)湖倉一體化實施經(jīng)驗（如 ?Azure Data Lake Storage Gen2 + Databricks? 集成）。 ?三、加分項（優(yōu)先考慮）? 1、?行業(yè)經(jīng)驗? 快消/零售行業(yè)背景，熟悉銷售分析、庫存預測、用戶行為分析等典型場景。 2、?技術擴展能力? ?API開發(fā)?：能通過 ?Azure Functions? 或 ?Databricks Jobs API? 實現(xiàn)服務化數(shù)據(jù)接口。 ?Python能力?：熟悉 ?Pandas?、?PySpark? 進行數(shù)據(jù)清洗，或使用 ?MLflow? 輔助模型部署。 ?3、多云經(jīng)驗? 有阿里云 ?MaxCompute?、?DataWorks? 或其他云平臺數(shù)據(jù)開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先。