数据开发与运维工程师- 正编岗位

该职位来源于猎聘 岗位职责 - 数据开发相关：负责数据仓库、数据集市的设计、开发、优化与维护，基于业务需求完成ETL脚本开发、调度配置，保障数据抽取、转换、加载的高效、准确运行；参与数据模型设计与迭代，优化数据存储结构，提升数据查询与处理性能。 - 数据运维相关：负责数据平台（含ETL工具、数据仓库、BI工具等）的日常运维、监控与故障排查，建立并完善数据运维规范、应急预案，快速响应并解决数据延迟、数据异常、系统故障等问题，保障数据链路的稳定性与可用性。 - 数据质量管控：建立数据质量评估体系，制定数据校验规则，定期开展数据质量检查、清洗与整改，跟踪数据质量问题闭环，确保数据的完整性、准确性、一致性。 - 业务支撑：对接业务部门，理解业务数据需求，提供数据提取、分析支持，协助业务侧完成数据相关报表开发、数据可视化落地，助力业务决策；配合业务迭代，完成数据层的适配调整。 - 技术优化与沉淀：关注数据领域前沿技术（如大数据框架、自动化运维工具），引入并落地优化方案；沉淀数据开发与运维经验，编写技术文档、操作手册，推动团队技术能力提升。 - 配合团队完成其他数据相关技术支撑工作，确保数据体系的合规性与安全性。 任职要求 - 学历要求：本科及以上学历，计算机、软件工程、数据科学、统计学等相关专业。 - 工作经验：5年以上数据开发与运维相关工作经验，有完整的数据仓库搭建、ETL开发与平台运维项目经验。 - 技术能力：

• 熟练掌握SQL、Python（或Scala），具备扎实的脚本开发能力，能独立完成ETL脚本编写、调试与优化；
• 熟悉主流大数据框架（如Hadoop、Spark、Flink等），了解其原理与运维要点，有相关平台部署、调优经验者优先；
• 掌握数据仓库设计理念与方法，熟悉星型/雪花模型设计，能根据业务需求设计合理的数据模型；
• 熟悉主流ETL工具（如DataStage、Sqoop、Talend等）及调度工具（如Airflow、Azkaban等）的使用与运维；
• 具备数据平台全链路运维能力，包括集群部署、扩容、备份与恢复，能制定并执行数据备份策略，防范数据丢失风险；
• 熟悉运维自动化工具（如Ansible、Jenkins等），能搭建自动化运维流程，提升运维效率；了解容器化技术（如Docker、K8s），有容器化数据平台运维经验者优先；
• 具备数据安全运维意识，熟悉数据脱敏、权限管控相关操作，能配合完成数据合规检查与整改，保障数据平台安全稳定运行
• 具备Linux系统操作能力，熟悉Shell脚本编写，能独立完成系统监控、故障排查；
• 了解数据质量管控方法，有数据清洗、数据校验相关经验，熟悉BI工具（如Tableau、Power BI）者优先。 - 综合素质：
• 具备较强的问题分析与解决能力，面对数据异常、系统故障能快速定位并处理；
• 具备良好的沟通协调能力，能高效对接业务与技术团队，准确理解并落地需求；
• 工作认真负责、严谨细致，有较强的责任心与抗压能力，能适应业务迭代节奏；
• 具备良好的学习能力，能快速掌握新技术、新工具，有团队协作意识。 - 加分项：有金融、互联网大厂数据开发与运维经验者；持有相关技术认证（如大数据工程师认证）者；具备自动化运维、数据安全相关经验者。