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?崗位要求梳理（基于Azure & Databricks的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)崗）? ?一、崗位職責(zé)（核心工作內(nèi)容）? ?1、ETL開(kāi)發(fā)與優(yōu)化? 基于 ?Azure Data Factory? 和 ?Databricks? 設(shè)計(jì)并實(shí)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(wù)，確保數(shù)據(jù)一致性。 ?2、數(shù)倉(cāng)搭建與數(shù)據(jù)建模? 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分層設(shè)計(jì)（ODS/DWD/DWS/ADS）及維度建模（星型/雪花模型）。 通過(guò) ?Spark SQL? 或 ?T-SQL? 實(shí)現(xiàn)復(fù)雜業(yè)務(wù)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(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)場(chǎng)景優(yōu)化 ?Spark作業(yè)性能?（如分區(qū)策略、緩存機(jī)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(xiàng)）? ?1. SQL與數(shù)倉(cāng)能力? 1.1?SQL基本功?： 熟練編寫(xiě)復(fù)雜嵌套查詢、窗口函數(shù)、CTE表達(dá)式，能通過(guò)執(zhí)行計(jì)劃分析性能瓶頸。 掌握索引優(yōu)化、統(tǒng)計(jì)信息更新、查詢重寫(xiě)等調(diào)優(yōu)方法。 1.2?數(shù)倉(cāng)設(shè)計(jì)?： 熟悉 ?Kimball維度建模? 或 ?Inmon范式建模?，具備實(shí)際分層設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)（如ODS→DWD→DWS）。 理解數(shù)據(jù)湖倉(cāng)（Lakehouse）架構(gòu)，能結(jié)合 ?Delta Lake? 實(shí)現(xiàn)ACID事務(wù)支持。 ?2. Azure & Databricks開(kāi)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(dòng)縮放、Spot實(shí)例優(yōu)化）、Notebook開(kāi)發(fā)及作業(yè)調(diào)度。 2.2?Databricks核心技術(shù)棧?： 掌握 ?Spark SQL? 和 ?PySpark? 進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，熟悉 ?Delta Live Tables? 實(shí)現(xiàn)增量數(shù)據(jù)處理。 具備數(shù)據(jù)湖倉(cāng)一體化實(shí)施經(jīng)驗(yàn)（如 ?Azure Data Lake Storage Gen2 + Databricks? 集成）。 ?三、加分項(xiàng)（優(yōu)先考慮）? 1、?行業(yè)經(jīng)驗(yàn)? 快消/零售行業(yè)背景，熟悉銷售分析、庫(kù)存預(yù)測(cè)、用戶行為分析等典型場(chǎng)景。 2、?技術(shù)擴(kuò)展能力? ?API開(kāi)發(fā)?：能通過(guò) ?Azure Functions? 或 ?Databricks Jobs API? 實(shí)現(xiàn)服務(wù)化數(shù)據(jù)接口。 ?Python能力?：熟悉 ?Pandas?、?PySpark? 進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，或使用 ?MLflow? 輔助模型部署。 ?3、多云經(jīng)驗(yàn)? 有阿里云 ?MaxCompute?、?DataWorks? 或其他云平臺(tái)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。