数仓开发工程师(J14822)

负责数据仓库设计与开发：主导数据仓库建设，完成数据逻辑模型与物理模型设计，并负责核心模型的开发实施。

负责数据模型开发，包括维度建模、事实表与维度表设计、缓慢变化维处理等，确保数据模型的可扩展性和查询效率。

负责 ETL 程序开发与维护，设计并实现数据采集、清洗、转换、加载流程，确保数据的准确性、完整性和及时性。

负责 SQL 性能优化，分析并解决复杂查询的性能瓶颈，优化索引策略、执行计划及数据存储结构。

负责报表平台后台功能的设计、开发与优化，确保系统稳定高效运行。

与前端开发团队协作，实现前后端数据交互功能，支持多维分析、即席查询等报表需求。

建立数据质量监控体系，设计数据校验规则，及时发现并解决数据异常问题。

编写技术文档，包括数据字典、ETL 流程文档、数据血缘分析等。

学习和应用新技术，提升团队技术能力。

硕士及以上学历，计算机科学、大数据、统计学、数学或相关专业背景；具有半导体行业相关经验者优先。

编程语言：熟练掌握 Java 和 Python，具备良好的编程习惯和代码质量意识，有大数据开发经验者优先。

数据仓库经验：3 年以上数据仓库开发经验，熟悉数据仓库理论和方法论（如 Kimball 维度建模、Inmon 企业信息工厂等）。

ETL 开发：熟练掌握 ETL 开发技术，有 Kettle、DataX、Airflow、Informatica 等 ETL 工具使用经验者优先。

SQL 优化：精通 SQL 优化技巧，能够分析和解决数据库性能问题，有 Oracle、MySQL、PostgreSQL 等主流数据库优化经验者优先。

大数据技术：熟悉 Hadoop 生态圈技术（Hive、Spark、HBase 等），有海量数据处理经验者优先。

报表工具：熟悉报表工具（如 FineReport、Tableau、PowerBI 等）者优先。

AI 辅助开发：熟练使用 AI 辅助开发工具（如 GitHub Copilot、Cursor、Kilo 等），能够利用 AI 提升代码开发、调试、优化及文档编写效率。