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高级数据研发工程师做什么的?通过真实的招聘信息了解高级数据研发工程师工作内容,掌握企业对高级数据研发工程师的要求。同时该职位有10000条工资、15518条面试,更全面了解高级数据研发工程师工作职责。
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岗位名称
高级数据研发工程师
直属上级
数据平台组组长
直属下级
无
所属序列
工作地点
北京
更新日期
2015/3/23
岗位存在的主要目的
(请用一句话总结)
负责数据平台数据层功能的开发,测试及一定的维护工作
工作联系
对内沟通:
(公司内)
向数据平台组组长汇报相关工作;与组内其他成员及技术部其他组沟通协作。
对外沟通:
(公司外)
无
工作表现衡量指标
数据平台数据层设计,并进行M/R和Hive开发,同时能够进行SQL调优和海量数据设计工作;
任职资格/
基本要求
最低学历资格
硕士及以上学历,计算机相关专业毕业
相关工作经验
五年及以上大型数据库或者数据仓库的工作经验;在国内外知名互联网公司、大型商业银行或金融机构有工作经验者优先,精通SQL语句并有海量数据设计和调优经验优先考虑;
所需专业证书
无
所需专业知识
精通SQL、Hive或者Pig,对Hadoop有较深的了解,能够进行SQL或者PIG调优;
熟悉金融系统数据仓库的设计理论、维度、数据域等,有比较好的数据方面的经验;
对算法及数据结构有深刻理解;
对金融系统数据质量管控、数据仓库的设计和服务有较深的认识;
最低能力要求
有较强的学习能力,能够辅导实习生并进行相关工作,并敢于使用新方法或技术解决问题;
对服务器端及数据相关的工作有很高的热情,对技术方案和代码质量有追求;
具有良好的沟通、团队协作、创新及一定的抗压能力
其他
无
最重要的工作职责
1、开发并实现数据平台的相关功能,并保证数据安全、一致及一定的性能要求;
2、提供稳定可靠的接口及基础设施为服务端应用层使用;
3、维护数据平台相关功能或模块并保证较高的代码质量;
4、配合技术部系统运维组监控数据平台的服务质量,并对出现的问题做应急处理,包括但不限于紧急的BUG修复;
5、参与数据平台相关功能的技术选型及框架搭建
岗位名称
高级数据研发工程师
直属上级
数据平台组组长
直属下级
无
所属序列
工作地点
北京
更新日期
2015/3/23
岗位存在的主要目的
(请用一句话总结)
负责人人贷数据平台数据层功能的开发,测试及一定的维护工作
工作联系
对内沟通:
(公司内)
向数据平台组组长汇报相关工作;与组内其他成员及技术部其他组沟通协作。
对外沟通:
(公司外)
无
工作表现衡量指标
数据平台数据层设计,并进行M/R和Hive开发,同时能够进行SQL调优和海量数据设计工作;
任职资格/
基本要求
最低学历资格
硕士及以上学历,计算机相关专业毕业
相关工作经验
五年及以上大型数据库或者数据仓库的工作经验;在国内外知名互联网公司、大型商业银行或金融机构有工作经验者优先,精通SQL语句并有海量数据设计和调优经验优先考虑;
所需专业证书
无
所需专业知识
精通SQL、Hive或者Pig,对Hadoop有较深的了解,能够进行SQL或者PIG调优;
熟悉金融系统数据仓库的设计理论、维度、数据域等,有比较好的数据方面的经验;
对算法及数据结构有深刻理解;
对金融系统数据质量管控、数据仓库的设计和服务有较深的认识;
最低能力要求
有较强的学习能力,能够辅导实习生并进行相关工作,并敢于使用新方法或技术解决问题;
对服务器端及数据相关的工作有很高的热情,对技术方案和代码质量有追求;
具有良好的沟通、团队协作、创新及一定的抗压能力
其他
无
最重要的工作职责
1、开发并实现数据平台的相关功能,并保证数据安全、一致及一定的性能要求;
2、提供稳定可靠的接口及基础设施为服务端应用层使用;
3、维护数据平台相关功能或模块并保证较高的代码质量;
4、配合技术部系统运维组监控数据平台的服务质量,并对出现的问题做应急处理,包括但不限于紧急的BUG修复;
5、参与数据平台相关功能的技术选型及框架搭建
岗位职责:
1、 了解数据业务需求,提出合适的解决方案,制定开发计划并执行;
2、 解决数据不断增长面临的挑战,解决大数据量下的即席/实时查询需求。
3、 提升数据计算的稳定性,降低故障率。
任职资格:
1、 深刻理解数据仓库思想,具有数据仓库、数据集市架构设计、开发实施经验;
2、 了解Hadoop生态系统,有海量数据处理经验,熟悉分布式计算和大规模数据处理的相关技术,有3年以上基于Hadoop/spark/HBase/storm等开发经验;
3、 扎实的java开发技术功底,熟悉java领域内的主流开源项目;
4、 有大数据量下即席查询系统架构经验优先;
5、 正值诚实;思路清晰;开拓进取;能够承受较大的工作压力。
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工资分布图(k)
数据来源于看准用户,取自该职位最近一年内员工发布的工资信息。
月平均7829(个)
职位需求分布(个)
数据来源于看准用户,取自该职位最近一年内员工发布的工资信息。
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