大數(shù)據(jù)架構(gòu)師工作的崗位職責(zé)
大數(shù)據(jù)架構(gòu)師工作的崗位職責(zé)
大數(shù)據(jù)架構(gòu)師負(fù)責(zé)研發(fā)技術(shù)發(fā)展方向,新技術(shù)領(lǐng)域的探索,將新技術(shù)應(yīng)用到公司大數(shù)據(jù)平臺(tái),提升公司效能。下面是學(xué)習(xí)啦小編整理的大數(shù)據(jù)架構(gòu)師工作的崗位職責(zé)。
大數(shù)據(jù)架構(gòu)師工作的崗位職責(zé)1
職責(zé):
1、負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)框架的技術(shù)選型和搭建;
2、負(fù)責(zé)核心技術(shù)問(wèn)題公關(guān),建設(shè)高可靠性,擴(kuò)展性及高性能大數(shù)據(jù)/數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái);
3、負(fù)責(zé)規(guī)劃數(shù)據(jù)挖掘的整體流程,負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)業(yè)務(wù)需求開(kāi)發(fā);
4、與其他團(tuán)隊(duì)密切配合,尋求數(shù)據(jù)層面的業(yè)務(wù)價(jià)值,利用數(shù)據(jù)分析結(jié)論推動(dòng)產(chǎn)品優(yōu)化;
5、研究和分享大數(shù)據(jù)架構(gòu)領(lǐng)域新技術(shù)。
任職要求:
1、計(jì)算機(jī)相關(guān)專(zhuān)業(yè)全日制統(tǒng)招本科及以上;
2、5年以上工作經(jīng)驗(yàn),至少3年以上大數(shù)據(jù)項(xiàng)目相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn),能夠設(shè)計(jì)大型大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的架構(gòu)和技術(shù)方案;
3、精通Hadoop/Spark/Hbase/Hive等大數(shù)據(jù)技術(shù),精通ETL技術(shù);
4、熟悉數(shù)據(jù)挖掘,了解典型大數(shù)據(jù)算法和策略;
5、熟悉主流Java技術(shù)框架,精通關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)及SQL語(yǔ)言,熟悉NoSQL/JSON/XML;
6、有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和問(wèn)題解決能力,邏輯嚴(yán)密、思路清晰;
7、有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先,有金融行業(yè)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
大數(shù)據(jù)架構(gòu)師工作的崗位職責(zé)2
職責(zé):
1、負(fù)責(zé)DMP技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)與構(gòu)建,根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)劃及技術(shù)規(guī)劃制定應(yīng)用架構(gòu)方案;
2、負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)構(gòu)建DMP數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)及分析框架,設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)處理的技術(shù)流程和規(guī)范;
3、負(fù)責(zé)核心功能的架構(gòu)與代碼模板編寫(xiě),開(kāi)發(fā)與維護(hù)系統(tǒng)公用核心模塊;
4、負(fù)責(zé)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的海量數(shù)據(jù)的自動(dòng)化分析處理和統(tǒng)計(jì)工作。
崗位要求:
1、計(jì)算機(jī)或相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科以上學(xué)歷,三年以上的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn),二年以上大數(shù)據(jù)相關(guān)軟件架構(gòu)的實(shí)際經(jīng)驗(yàn);
2、精通大數(shù)據(jù)處理技術(shù),熟悉Hadoop/Storm技術(shù)體系,有Hadoop、Hive、Hbase項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn);
3、具有較強(qiáng)的架構(gòu)能力,具有分布式計(jì)算、實(shí)時(shí)計(jì)算、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的架構(gòu)經(jīng)歷優(yōu)先;
4、對(duì)數(shù)據(jù)敏感,洞察力強(qiáng),了解國(guó)內(nèi)外廣告發(fā)展趨勢(shì);
5.、擅長(zhǎng)系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì),精通常用的設(shè)計(jì)模式,擅長(zhǎng)性能調(diào)優(yōu);
6、熟悉DMP/RTB技術(shù)原理,了解用戶(hù)的行為分析及建模;有RTB/DSP/SSP/EXCHANGE/DMP等廣告行業(yè)從業(yè)經(jīng)歷。
大數(shù)據(jù)架構(gòu)師工作的崗位職責(zé)3
職責(zé):
1、負(fù)責(zé)spark, hadoop, flink等開(kāi)發(fā)和優(yōu)化。
2、參與前期需求溝通和分析,以產(chǎn)品化開(kāi)發(fā)的思維,完成需求分解和數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)。
3、與研發(fā)和數(shù)據(jù)科學(xué)家合作保證產(chǎn)品定義清晰,按時(shí)完成產(chǎn)品上線(xiàn)。
4、能夠洞察市場(chǎng)狀況,與各部門(mén)合作轉(zhuǎn)化為基于大數(shù)據(jù)挖掘的新策略或方案.
5、主動(dòng)創(chuàng)造和發(fā)掘新的基于大數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品商業(yè)模式.
任職要求:
1、全日制本科及以上學(xué)歷,計(jì)算機(jī)軟件相關(guān)專(zhuān)業(yè),5年以上開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn),3年以上架構(gòu)經(jīng)驗(yàn)
2、精通hadoop/MapReduce/Spark/Hbase/Flink/Hive/R/Mahout等分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分布式計(jì)算平臺(tái)原理,流式計(jì)算開(kāi)發(fā),有開(kāi)源二次開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
3、精通大數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí).熟練掌握J(rèn)ava/Perl/Python至少一種編程語(yǔ)言。
4、具有數(shù)據(jù)挖掘和分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等項(xiàng)目實(shí)施相關(guān)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;
5、良好的跨部門(mén)溝通合作能力,解決不同觀(guān)點(diǎn)能力并取得結(jié)果。具備敏銳的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品理解力,學(xué)習(xí)能力和邏輯思維能力強(qiáng);
6、較強(qiáng)的自我驅(qū)動(dòng)力、推動(dòng)和協(xié)調(diào)能力,強(qiáng)烈的責(zé)任心和團(tuán)隊(duì)合作精神;
大數(shù)據(jù)架構(gòu)師工作的崗位職責(zé)4
職責(zé)
1、負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì),包括定義數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、集成(ETL)、應(yīng)用,支撐業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)和數(shù)據(jù)分析類(lèi)需求實(shí)現(xiàn);
2、制定數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域的數(shù)據(jù)體系化管理措施,包括元數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)安全等工作,確保數(shù)據(jù)可信與安全;
3、基于行業(yè)數(shù)據(jù)積累,滿(mǎn)足業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘需求,實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到資產(chǎn)的轉(zhuǎn)變,根據(jù)目標(biāo)行業(yè)建立具有前瞻性的數(shù)據(jù)模型;
4、對(duì)各產(chǎn)品的數(shù)據(jù)安全負(fù)責(zé),主導(dǎo)制定和實(shí)施數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)安全策略,保證整體方案數(shù)據(jù)安全;
崗位要求
業(yè)務(wù)技能要求:
1、深入理解云化、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),在參與過(guò)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)中,必須涉及這兩項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù);
n2、精通或者熟悉Hadoop體系架構(gòu),以及HDFS/HBase/Hive/MapReduce/Spark等技術(shù),了解體系架構(gòu)各組件的優(yōu)缺點(diǎn),有直接的產(chǎn)品設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)、部署、調(diào)優(yōu)的經(jīng)驗(yàn);
3、精通或熟悉常見(jiàn)RDBMS(Oracle / PostgreSQL / MySql)、NoSQL(Redis / Memcached/ MongoDB)、全文搜索引擎(Solr/ElasticSearch)的使用及開(kāi)發(fā),了解各數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)缺點(diǎn), 熟悉與架構(gòu)設(shè)計(jì)相關(guān)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、性能調(diào)優(yōu)等相關(guān)領(lǐng)域知識(shí),有相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)尤佳;
4、熟悉業(yè)界常用的數(shù)據(jù)采集、集成、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)分析的技術(shù)方案,具有數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;
n5、熟悉數(shù)據(jù)治理相關(guān)流程,包括數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)組織、數(shù)據(jù)服務(wù)等。
專(zhuān)業(yè)知識(shí)要求:
1、具備數(shù)據(jù)治理的知識(shí)與體系方案,包含政策、組織、角色、流程、規(guī)范等,以及規(guī)劃相應(yīng)的支撐方案。了解業(yè)界的數(shù)據(jù)管理方法論;
2、具備數(shù)據(jù)用例設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)能力。能夠基于業(yè)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行業(yè)務(wù)需求分析和痛點(diǎn)識(shí)別,將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)的需求,完成數(shù)據(jù)用例的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā);
3、精通海量數(shù)據(jù)(日增量百億)級(jí)別數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市的構(gòu)建流程。熟悉公安、政務(wù)、工業(yè)、交通、醫(yī)療等多行業(yè)業(yè)務(wù)者優(yōu)先。
大數(shù)據(jù)架構(gòu)師工作的崗位職責(zé)5
職責(zé):
1. 負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的基礎(chǔ)技術(shù)規(guī)劃,編制相關(guān)規(guī)范文檔。
2. 負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)采集,處理,存儲(chǔ)以及挖掘分析的架構(gòu)實(shí)現(xiàn)。
3. 負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的實(shí)際規(guī)劃建設(shè),包括環(huán)境和框架的規(guī)劃搭建以及部分核心編碼工作。
4. 負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)發(fā)展方向的預(yù)研。
5. 參與業(yè)務(wù)需求調(diào)研,根據(jù)需求及行業(yè)特點(diǎn)設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)解決方案并跟進(jìn)具體實(shí)施項(xiàng)目。
6. 制定大數(shù)據(jù)平臺(tái)中數(shù)據(jù)質(zhì)量,業(yè)務(wù)質(zhì)量監(jiān)控及管理辦法。
崗位要求:
1. 全日制本科及以上學(xué)歷,5年以上工作經(jīng)驗(yàn),4年及以上大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn),熟悉大數(shù)據(jù)解決方案,包括Hadoop平臺(tái)、Spark、storm、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)解決方案。
2. 深刻理解大數(shù)據(jù)處理(流計(jì)算、分布式計(jì)算、分布式文件系統(tǒng)、分布式存儲(chǔ)等相關(guān)技術(shù))實(shí)現(xiàn)方法。有架構(gòu)和設(shè)計(jì)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
3. 精通大型數(shù)據(jù)庫(kù)Oracle、SqlServer等的開(kāi)發(fā)。
4. 精通java,Python中的一種或多種語(yǔ)言。
5. 熟悉容器、虛擬化、微服務(wù)框架等相關(guān)技術(shù)。
6. 對(duì)數(shù)據(jù)敏感,有嚴(yán)謹(jǐn)?shù)墓ぷ魉悸?,良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)合作精神。
7. 熟悉R,Python,SAS、SPSS等數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
8. 高寬展性,高性能,和分布式系統(tǒng)的實(shí)踐及運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
9. 有大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)施、大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn),熟悉運(yùn)營(yíng)商業(yè)務(wù)者優(yōu)先。