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一、崗位職責 1、大數據數倉、寬表、實時和離線分析等整體架構設計； 規劃大數據平臺的整體架構，確保其具備高可用性、可擴展性、安全性和性能。 設計數據采集、存儲、計算、分析及可視化的一體化技術方案。 根據業務需求選擇分布式架構（如Lambda架構、Kappa架構）或實時/離線混合架構。 2、技術選型與工具鏈搭建 評估并選擇適合的大數據組件（如Hadoop、Spark、Flink、Doris、Kafka、Hive、HBase等）。 結合云原生技術（AWS、Azure、阿里云等）構建混合云或全云化解決方案。 搭建數據中臺或數據湖（Data Lake），整合多源異構數據。 3、數據處理流程設計 設計ETL/ELT流程，優化數據清洗、轉換和加載效率。 支持實時流處理（如Flink、Kafka Streams）和離線批處理（如Spark、MapReduce）。 構建數據管道（Data Pipeline），保障數據時效性與一致性。 4、數據治理與安全 制定數據質量管理策略（數據血緣、元數據管理、數據校驗等）。 設計數據權限體系，保障數據隱私與合規性（如GDPR、CCPA）。 實現數據生命周期管理（存儲、歸檔、銷毀）。 5、性能優化與成本控制 調優集群性能（資源分配、參數配置、任務并行度等），解決數據傾斜等問題。 優化存儲與計算成本（如冷熱數據分層、壓縮算法選擇）。 設計容災與高可用方案（集群備份、故障自動恢復）。 6、跨團隊協作與落地 與業務部門溝通需求，將業務邏輯轉化為技術方案。 指導數據工程師、開發團隊實現架構落地，制定開發規范。 為數據分析師、算法團隊提供高效的數據服務接口（如API、OLAP查詢）。 7、新技術研究與創新 跟蹤大數據領域前沿技術（如湖倉一體、Data Mesh、AI驅動的數據管理）。 推動技術創新（如引入向量數據庫支持AI場景，或探索存算分離架構）。 二、職業要求 1、技術能力 精通大數據生態組件（Hadoop/Spark/Flink/Kafka等）及底層原理。 熟悉至少一種編程語言（Java/Scala/Python）和SQL優化。 具備數據建模能力（維度建模、數據倉庫設計）。 熟悉云原生技術（Kubernetes、容器化部署）和DevOps實踐。 2、行業經驗 5年以上大數據領域經驗，主導過大型數據平臺架構設計。 熟悉金融、電商、物聯網等至少一個行業的數據場景。 3、軟技能 優秀的溝通能力，能協調業務、技術等多方團隊。 具備技術前瞻性，平衡技術先進性與落地可行性。 良好的文檔撰寫能力，輸出架構設計、技術規范等材料。 三、附加價值 熟悉AI/MLOps技術，支持數據到智能的閉環。 有數據產品化經驗（如BI平臺、實時大屏、推薦系統）。 持有云計算或大數據認證（如AWS Certified Data Analytics、Cloudera CCP）。