数据开发（联通项目+五险一金+双休+年假）

现有技术栈：hadoop、hive、spark、dolphinscheduler、dataX、fineBI、doris
实时技术栈：kafka、flink
【岗位内容】
1. 基于集团及自研大数据平台，运用 Hadoop、Hive、Spark、Doris 等技术栈，参与内部业务系统数据的全链路 ETL/ELT 实施，通过 DataX 实现跨源数据高效同步，确保数据接入的准确性与时效性，构建标准化数据接入体系。
2. 参与数据仓库 / 数据湖的分层建模，运用维度建模等方法论完成数据模型构建，明确各层级数据边界与流转规则，支撑数据基础层的稳定性与扩展性，为上层应用提供可靠数据底座。
3. 基于 Python、Linux、Shell 技术栈，开发离线批处理与准实时流处理任务，优化数据处理链路的资源占用与执行效率；负责 Hadoop、Spark 等核心组件的日常运维与性能调优，保障集群稳定运行。
4. 作为技术与业务衔接枢纽，与业务团队、分析师及应用开发团队深度协作，基于 Fine
BI 等工具输出数据服务，支撑运营分析、可视化报表及 AI/ML 场景的数据需求。
5. 参与制定技术规范与操作手册，完成数据任务的监控告警体系搭建及日常运维，输出标准化技术文档。
【岗位要求】
1. 3 年以上数据开发领域相关工作经验，具备大型数据平台建设实践经历。
2. 熟悉 SQL 优化原理，能独立编写复杂业务 SQL 并完成性能调优；熟练掌握MySQL、PostgreSQL、Oracle 等关系型数据库的架构设计与运维。
3. 熟练运用 Python（或 Java/Scala）进行数据处理脚本开发，具备千万级以上数据
量的处理经验。
4. 具备扎实的数据仓库理论基础，深入理解星型 / 雪花模型等维度建模方法，有参与企业级数据仓库分层设计的实际项目经验。
5. 熟练掌握 Hadoop、Hive、Spark、Doris 等大数据组件的原理与应用，能独立完成基于上述组件的离线计算任务开发；精通 DataX 数据同步机制，熟悉 Linux、Shell环境下的批处理脚本开发。
6. 具备数据治理全流程实践经验（含数据标准、质量、安全等模块），拥有良好的数
据敏感度与问题洞察能力。
7. 具备强业务理解力与跨团队沟通能力，能快速转化业务需求为技术方案。