高级数据仓库架构师（深圳-线上面试）

岗位职责：
1. 深入理解业务逻辑，主导或参与数据仓库的概念模型、逻辑模型和物理模型的设计与落地。熟练运用维度建模等方法论，构建清晰、稳定、可扩展的主题域数据模型。
2. 制定并推行数据建模规范、命名规范、数据字典标准，确保模型的一致性和可维护性。参与数据资产管理和数据质量体系建设。
3. 持续监控数据模型性能，对现有模型进行迭代优化和重构，以应对海量数据增长和复杂业务需求的变化。
4. 与业务分析师、数据产品经理、数据开发工程师、数据分析师紧密合作，将业务需求高效、准确地转化为数据模型。为下游数据应用提供稳定、可靠的数据底座。
5. 探索数据建模领域的新技术、新趋势（如Data Vault 2.0、维度建模现代化等），并结合实际业务场景进行合理的技术选型与应用。
岗位要求：
1. 教育背景：计算机科学、软件工程、数学、统计学或相关专业本科及以上学历。
2. 工作经验：10年以上数据仓库或大数据领域建模相关经验，有从0到1或大规模重构数仓模型的经验者优先。
3. 建模方法论：精通Kimball维度建模理论，熟悉星型模型、雪花模型，并能清晰阐述其应用场景与优劣。了解Inmon范式化建模思想。
4. SQL精通：具备卓越的SQL编写和优化能力，熟悉窗口函数、性能调优。
5. 大数据生态：至少熟悉一种主流大数据平台，如 Hive, Spark, Flink, Kafka。
6. 数据仓库产品：有实际使用ClickHouse、Doris 等至少一种云数仓产品的经验。
7. ETL/ELT流程：理解数据采集、清洗、转换、加载的完整流程。
8. 工具掌握：熟练使用至少一种数据建模工具（如 ERWin, PowerDesigner, ER/Studio）或数据治理工具。
9. 业务理解：具备良好的业务敏感度和抽象能力，能够快速理解复杂业务并转化为数据模型。
10. 软技能：优秀的沟通能力、文档撰写能力和团队协作精神，逻辑思维严密，注重细节。
11. 优先考虑：熟悉维度建模、关系建模方法；有金融、能源、制造业等特定行业领域的数据建模经验；熟悉数据湖、湖仓一体架构理念；有数据质量、元数据管理、主数据管理相关项目经验。