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崗位職責(zé)： 1. 數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)與規(guī)劃 ? 設(shè)計(jì)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流等解決方案。 ? 制定數(shù)據(jù)建模、存儲(chǔ)、集成和治理的標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范。 ? 確保架構(gòu)支持業(yè)務(wù)需求，如數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、BI可視化等。 2. 數(shù)據(jù)治理與標(biāo)準(zhǔn)化 ? 建立數(shù)據(jù)質(zhì)量管理框架，定義數(shù)據(jù)生命周期管理策略。 ? 推動(dòng)元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)血緣追蹤和數(shù)據(jù)安全策略（如權(quán)限控制、脫敏）。 3. 技術(shù)選型與實(shí)施 ? 評(píng)估并引入大數(shù)據(jù)技術(shù)棧（如Hadoop、Spark、Flink、Kafka等）及云平臺(tái)（AWS、Azure、GCP）。 ? 優(yōu)化ETL/ELT流程，設(shè)計(jì)高性能數(shù)據(jù)管道。 4. 跨部門協(xié)作 ? 與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)溝通，將需求轉(zhuǎn)化為技術(shù)方案。 ? 指導(dǎo)數(shù)據(jù)工程師和開發(fā)團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)架構(gòu)目標(biāo)，確保技術(shù)落地。 5. 性能優(yōu)化與創(chuàng)新 ? 監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)系統(tǒng)性能，解決瓶頸問(wèn)題，提升處理效率。 ? 探索新技術(shù)趨勢(shì)（如AI驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)分析、實(shí)時(shí)處理、湖倉(cāng)一體等）。 崗位要求： 1. 學(xué)歷：計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息技術(shù)或相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷。 2. 經(jīng)驗(yàn)：5年以上數(shù)據(jù)領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)，3年以上數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，主導(dǎo)過(guò)大型數(shù)據(jù)項(xiàng)目。 3. 技術(shù)能力： ? 精通關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如MySQL、PostgreSQL）和NoSQL（如MongoDB、Cassandra）。 ? 熟悉數(shù)據(jù)建模工具（ERWin、PowerDesigner）和ETL工具（Informatica、Talend）。 ? 熟悉大數(shù)據(jù)生態(tài)（Hadoop、Spark、Hive、Kafka）及云數(shù)據(jù)服務(wù)（Redshift、BigQuery等）。 ? 掌握至少一門編程語(yǔ)言（Python、Java、Scala）。 4. 軟技能： ? 優(yōu)秀的邏輯思維、問(wèn)題解決能力及溝通能力。 ? 能夠平衡技術(shù)可行性與業(yè)務(wù)需求。 加分項(xiàng)： ? 擁有云平臺(tái)認(rèn)證（AWS/Azure/GCP數(shù)據(jù)專家）。 ? 熟悉數(shù)據(jù)隱私法規(guī)（如GDPR、CCPA）。 ? 有金融、電商、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。