数据开发主管岗位职责

工作时间：

8:30-17:30，周日单休，法休正常

岗位职责：
1.数据高效提取： 根据业务定义的取数逻辑，编写 SQL 从acle 数据库提取销售、库存、进退货等相关维度数据。
2.标准化清洗： 使用 Pandas 构建稳健的数据清洗流程，确保数据准确性，并严格执行业务预设的异常判定标准。
3.结果自动化呈现： 在 Jupyter Notebook 环境下完成数据计算与可视化，并利用 nbconvert 命令行工具将分析结果批量转化为 HTML 格式的标准化报告。
4.自动化运维： 负责数据报告脚本的定期运行、参数配置与日常维护，确保业务部门准时获取分析洞察。
5.动作映射分发： 按照预设的业务规则，在报告中自动匹配并输出对应的“改进标准动作”。
任职要求：
1.硬核 SQL： 熟练使用acle SQL 进行多表关联、窗口函数等操作，能保证在处理海量便利店流水数据时的提取效率。
2.Pandas 专家： 熟练运用 Pandas 进行数据变换（GroupBy, Merge, Pivot table等），能够将复杂的业务逻辑快速转化为代码逻辑。
3.Jupyter 生态熟练度： 深度使用 Jupyter Notebook，能够编写结构清晰的代码块，并熟练掌握 nbconvert 导出 HTML 的流程。
4.工程化习惯： 代码注释清晰，逻辑严密，能够编写易于维护和复用的分析脚本。
5.执行力： 能严格按照给定的标准动作和判定逻辑进行开发，对数据敏感度高，确保输出结果零偏差。

加分项：
1.有处理过便利店/零售业日级千万条流水数据经验。
2.熟悉 Python 的定时任务（如 Crontab 或 Task Scheduler）或自动化调度工具。
3.了解 HTML 内容美化（如简单的 CSS 样式调整），让报告更具可读性。

岗位职责：
1. 分析业务需求，对业务部门提供特定的数据提取、分析和报表开发支持；
2. 完成基于大数据技术平台基础上的数据仓库设计和ETL开发，确保数据流的顺畅和准确；
3. 对数据处理流程、SQL查询及系统进行性能分析和优化，尤其需要具备Doris等OLAP引擎的性能调优经验，解决数据处理中的技术难题，提升系统运行效率；
4. 跟踪和研究大数据领域的前沿技术，特别是实时数仓和OLAP领域的发展，并将其应用于实际工作中，持续提升数据平台的核心竞争力。

任职要求：
1. 本科以上学历，五年以上数据仓库或大数据平台领域的开发、规划与建设经验。有2年以上团队管理经验优先；
2. 熟练使用大数据生态技术：Doris/StarRocks、Spark、Flink，Kafka等，并拥有实时数仓项目的实战经验；
3. 熟练掌握SQL/Java/Python，能编写高效、复杂的数据处理脚本，具备ETL开发与调优经验，有多源异构数据对接经验；
4. 深刻理解数据仓库建模理论，具备大型复杂业务系统的数据模型设计经验；
5. 具备出色的沟通表达能力、组织协调能力以及团队合作精神，能够高效地跨团队合作；
6. 学习能力强，有强力的责任心和进取心，乐于接受挑战，对数据技术和业务价值共享充满热情；
7. 有阿里云/腾讯云/AWS等云上大数据组件使用经验者优先。

一、工作内容
1、设计并实施高效的数据湖仓解决方案，涵盖批处理与流处理场景，支持数据平台的底层架构建设及业务数据分析决策，确保满足复杂的业务需求。
2、负责数据架构的开发和维护，包括但不限于数据建模、ETL流程设计等，以促进数据的高效利用。
3、基于业务需求，参与设计合理的数仓分层模型，并优化数据存储与计算性能。
4、数据资产体系建设，其中包括 数据标准梳理、数据质量建设、数据安全管控 。
5、负责技术验证与实现，攻关关键技术难题，加速数据存储与处理应用，优化大规模数据的计算效率，提升系统性能。
6、与业务部门密切合作，深入了解业务需求和痛点，运用数据分析手段为业务问题提供解决方案，推动数据驱动的业务决策和优化；
7、跟踪业务指标的变化，及时发现潜在问题和机会，通过数据分析提出针对性的改进措施，协助业务部门提升业务绩效；
8、培养和管理数据交付团队，制定团队工作计划和目标，合理分配工作任务，定期进行团队成员的绩效评估和反馈，提升团队整体能力和绩效。
二、岗位要求
1、本科及以上学历，计算机相关专业。
2、具备5年以上大数据开发经验，熟悉数据仓库及数据开发相关技术栈。
3、精通Doris、Kafka、Hadoop、Hive、StarRocks、Spark、Flink等技术，了解分布式系统原理和架构，有丰富的大数据平台项目实施经验。
4、具备长期规划能力和目标分解能力，能够有效推进产品从概念到落地的全过程。
5、在数据治理、数据仓库方面具有丰富的实践经验，能够制定并实施有效的数据管理策略。
6、拥有出色的沟通技巧和团队合作精神，能够有效地将复杂的技术概念传达给非技术人员。
7、快速学习新技术的能力，对行业趋势保持敏感，能够迅速适应和掌握新知识。