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             一、数据应用岗(数仓、大数据工程师)
          
          
             工作地点:
          
          
          
             工作职责:
          
          
             1.负责整体数据架构和方案设计、核心数据模型设计,形成设计文档和数据库设计说明书,并组织评审,对发现的问题及时协调解决;
          
          
             2.负责大数据平台、数据仓库、ETL模块建模及设计并组织开发;
          
          
             3.负责数仓类需求收集、客户沟通、数据分析并形成解决方案,以及组织必要的数据供给;
          
          
             4.负责调度及数据质量的检测和监控,形成数据反馈报告;
          
          
             5.与需求团队、模型团队等沟通,定义关联数据接口,并完成相关接口的开发。
          
          
             任职资格:
          
          
             1.全日制本科及以上学历,计算机、数学等相关专业;
          
          
             2.数仓、大数据等相关工作经验5年以上;
          
          
             3.年龄35周岁以下;
          
          
             4.4年以上数据仓库ETL设计及开发经验,精通数据仓库、大数据平台逻辑架构、血缘关系等数据仓库主要环节;
          
          
             5.精通SQL, Hive SQL,SparkSQL优先; 熟悉Java或Python编程,有相关语言大数据开发经验者优先;
          
          
             6.能够熟练应用一种或多种主流数据库(如:Teradata、Greenplum、SQL Server、Oracle、MySQL等);
          
          
             7.掌握主流ETL以及调度工具,例如Oozie、Azkaban、Sqoop、Flume、Logstash、Shell、Python等;
          
          
             8.掌握主流大数据数据处理框架优先,如Spark, Flink, Storm;
          
          
             9.有较强的性能优化及问题排查、解决能力;对开源技术非常感兴趣并具有一定的研究能力。
          
          
             二、数据应用岗(数据分析师)
          
          
             工作地点:
          
          
             北京市
          
          
             工作职责:
          
          
             1.配合大数据实验室项目,配合业务部门完成数据分析用例;
          
          
             2.根据各业务特点建立合理的指标体系,监控业务的变化发展;
          
          
             3.通过数据分析发现业务/产品各个环节中的问题,并提出有建设性的改进策略,为决策提供支持,并持续跟进改善;
          
          
             4.对于具体的场景,运用数据分析/数据挖掘技术,给出解决方案,并持续跟进改善;
          
          
             5.创建业务分析模型,撰写数据分析报告,整理业务/产品需求等。
          
          
             任职资格:
          
          
             1.全日制本科及以上学历,计算机、数学等相关专业,
          
          
             2.相关工作年限5年以上;
          
          
             2.年龄38周岁以内;
          
          
             3.有很强的编程和数据分析能力,对数学理论掌握扎实;
          
          
             4.能独立或合作完成一个数据分析任务,实现预期效果;
          
          
             5.曾经从事过数据分析师、数据科学家、数据挖掘工程师等工作;
          
          
             6.熟练掌握大数据挖掘的算法和模型,并了解底层原理和适用场景;
          
          
             7.能快速的针对模型应用场景和预期实现的效果,找到并实施解决方案;
          
          
             8.熟练使用R、Python、Matlab、C++、C等语言进行编程分析。