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1.負(fù)責(zé)基于 DataWorks EMR 集群搭建企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)平臺(tái)架構(gòu)，結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景設(shè)計(jì)分層數(shù)據(jù)模型（ODS、DW、DM 層），保障數(shù)據(jù)鏈路的穩(wěn)定性、可擴(kuò)展性與高效性，支撐業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求的快速落地。 2.主導(dǎo)大規(guī)模數(shù)據(jù) ETL 任務(wù)開(kāi)發(fā)與優(yōu)化，基于 DataWorks 調(diào)度系統(tǒng)配置復(fù)雜任務(wù)依賴，運(yùn)用 Hive、Spark、Flink 等計(jì)算引擎處理 TB/PB 級(jí)數(shù)據(jù)，解決數(shù)據(jù)傾斜、任務(wù)延遲等性能問(wèn)題，提升數(shù)據(jù)處理效率 30% 以上。 3.參與數(shù)據(jù)質(zhì)量體系建設(shè)，基于 DataWorks 數(shù)據(jù)質(zhì)量模塊設(shè)計(jì)監(jiān)控規(guī)則（如空值校驗(yàn)、一致性校驗(yàn)、業(yè)務(wù)邏輯校驗(yàn)），定期輸出數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告，推動(dòng)數(shù)據(jù)問(wèn)題溯源與整改，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率達(dá) 99.9% 以上。 4.負(fù)責(zé) DataWorks EMR 集群與上下游系統(tǒng)的集成對(duì)接，包括業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)（MySQL、Oracle 等）的數(shù)據(jù)同步（通過(guò) DataX、Sqoop 等工具）、數(shù)據(jù)服務(wù)接口開(kāi)發(fā)（對(duì)接 API 網(wǎng)關(guān)），保障數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的完整性與實(shí)時(shí)性。 5.主導(dǎo)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)領(lǐng)域技術(shù)難題攻關(guān)，例如實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景下的流批一體架構(gòu)設(shè)計(jì)、DataWorks 權(quán)限精細(xì)化管控方案落地、EMR 集群資源動(dòng)態(tài)調(diào)度優(yōu)化等，形成可復(fù)用的技術(shù)方案與最佳實(shí)踐。 6.參與數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)規(guī)范制定與推廣，包括 SQL 編碼規(guī)范、ETL 任務(wù)開(kāi)發(fā)流程、DataWorks 項(xiàng)目管理規(guī)范等，組織技術(shù)培訓(xùn)與代碼 Review，提升團(tuán)隊(duì)整體數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)能力與協(xié)作效率。 7.支撐業(yè)務(wù)部門數(shù)據(jù)需求，深入理解業(yè)務(wù)邏輯（如電商交易、用戶行為分析、風(fēng)控模型等），提供定制化數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)解決方案，輸出數(shù)據(jù)報(bào)表、數(shù)據(jù)接口等成果，助力業(yè)務(wù)決策與產(chǎn)品優(yōu)化。 8.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)相關(guān)系統(tǒng)的運(yùn)維與應(yīng)急響應(yīng)，監(jiān)控 DataWorks 任務(wù)運(yùn)行狀態(tài)、EMR 集群資源使用率，制定應(yīng)急預(yù)案，快速解決任務(wù)失敗、集群故障等問(wèn)題，保障數(shù)據(jù)服務(wù)可用性達(dá) 99.99%。 1.本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、大數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)，5 年以上數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，其中至少 3 年基于阿里云 DataWorks EMR 集群的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，有大型互聯(lián)網(wǎng)、金融或零售行業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 2.精通 DataWorks 全流程操作，包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、調(diào)度配置、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)服務(wù)等模塊，能獨(dú)立完成復(fù)雜數(shù)據(jù)項(xiàng)目從設(shè)計(jì)到上線的全生命周期管理。 3.熟練掌握 EMR 集群常用組件（Hadoop、Hive、Spark、Flink、Hologres等）的原理與使用，能基于業(yè)務(wù)需求選擇合適的計(jì)算引擎，具備組件性能調(diào)優(yōu)與故障排查能力。 4.精通 SQL 語(yǔ)言（包括復(fù)雜查詢、窗口函數(shù)、存儲(chǔ)過(guò)程），熟練使用 Python/Scala 編寫數(shù)據(jù)處理腳本，具備基于 Flink/Spark Streaming 開(kāi)發(fā)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù) pipelines 的經(jīng)驗(yàn)，能處理高并發(fā)、低延遲的數(shù)據(jù)場(chǎng)景。 5.深入理解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)理論（如星型模型、雪花模型、緩慢變化維度），具備從 0 到 1 搭建企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的經(jīng)驗(yàn)，能結(jié)合業(yè)務(wù)特點(diǎn)設(shè)計(jì)合理的數(shù)據(jù)分層與模型，保障數(shù)據(jù)的易用性與可維護(hù)性。 6.具備較強(qiáng)的技術(shù)方案設(shè)計(jì)能力與問(wèn)題解決能力，能獨(dú)立分析并解決數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)過(guò)程中的復(fù)雜技術(shù)問(wèn)題（如數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理性能瓶頸），有技術(shù)難點(diǎn)攻關(guān)成功案例者優(yōu)先。 7.具備良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作與溝通能力，能清晰理解業(yè)務(wù)需求并轉(zhuǎn)化為技術(shù)方案，主動(dòng)推動(dòng)跨部門協(xié)作（如與業(yè)務(wù)部門、運(yùn)維部門對(duì)接），同時(shí)具備指導(dǎo)初級(jí)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師的能力。 8.對(duì)數(shù)據(jù)安全與合規(guī)有深刻認(rèn)知，熟悉數(shù)據(jù)脫敏、權(quán)限管控、數(shù)據(jù)備份等相關(guān)規(guī)范，能在數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)過(guò)程中落實(shí)數(shù)據(jù)安全要求，有參與過(guò)數(shù)據(jù)安全項(xiàng)目或持有相關(guān)認(rèn)證（如阿里云大數(shù)據(jù)認(rèn)證）者優(yōu)先。