大数据研发工程师

数据仓库设计和开发：根据业务需求设计和实施数据仓库模型，包括事实表和维度表的设计；

ETL开发：使用ETL工具进行数据的提取、转换和加载，确保数据的准确性和一致性；

数据集成和处理：处理和集成来自多个数据源的大数据集，确保数据的完整性和一致性；

数据建模：设计和实施数据建模解决方案，确保数据结构合理、规范且易于分析；

数据质量：监控数据仓库系统告警，诊断和解决数据质量问题，提升质量保障；

数据可视化：使用BI工具进行数据可视化开发，支持业务决策；

跨团队协作：与数据科学家、分析师和业务部门合作，确保数据仓库系统满足业务需求。

计算机科学、大数据或相关专业本科及以上学历；

熟悉数据仓库技术和概念，具备数据存储方法、数据集成和检索机制的基础知识；

熟练使用SQL，能够编写基本查询，熟悉大数据技术并执行数据操作；

了解ETL工具和数据建模技术；

具备Python、Java、SQL编程技能者优先；

了解大数据技术（如Hadoop、Spark、Hive、Flink）者优先；

良好的团队合作能力，能够解决冲突并促进团队动态；

优秀的沟通能力，能够与技术和非技术团队成员有效沟通；

强烈的学习热情和主动性，能够快速掌握新技术和工具。