数据工程师

我们需要具有设计、开发和维护可扩展数据管道、ETL/ELT工作流和企业级数据集成解决方案经验的人员。熟练掌握Python、SQL、PySpark、Spark SQL、Scala以及分布式数据处理框架。具备Apache Spark、Databricks、Hadoop、Airflow、Kafka或Snowflake在大规模数据工程和分析工作负载中的经验。有在AWS、Azure或GCP等云平台上构建现代数据工程解决方案的经验。熟悉AWS服务包括S3、Glue、Redshift、Lambda、Athena、EMR、Kinesis，或Azure服务包括ADF、Synapse、ADLS、Databricks、Event Hubs。深入理解数据仓库概念、维度建模、星型/雪花模式以及数据湖/湖仓架构。有使用Kafka、Spark Streaming、Flink或Kinesis开发和优化批处理和实时流数据管道的经验。熟悉使用Parquet、Avro、ORC、CSV和JSON等文件格式处理结构化和非结构化数据。有关系型和NoSQL数据库（PostgreSQL、MySQL、Oracle、MongoDB、Cassandra或DynamoDB）的实战经验。有实施CI/CD流水线和自动化经验，使用Git、Jenkins、GitHub Actions、Azure DevOps或GitLab CI/CD。有大型数据处理系统性能调优、查询优化、分区、索引和故障排查的经验。了解REST API、数据集成模式和事件驱动架构。

具有设计、开发和维护可扩展数据管道、ETL/ELT工作流和企业级数据集成解决方案经验。熟练掌握Python、SQL、PySpark、Spark SQL、Scala以及分布式数据处理框架。具备Apache Spark、Databricks、Hadoop、Airflow、Kafka或Snowflake在大规模数据工程和分析工作负载中的经验。有在AWS、Azure或GCP等云平台上构建现代数据工程解决方案的经验。熟悉AWS服务包括S3、Glue、Redshift、Lambda、Athena、EMR、Kinesis，或Azure服务包括ADF、Synapse、ADLS、Databricks、Event Hubs。深入理解数据仓库概念、维度建模、星型/雪花模式以及数据湖/湖仓架构。有使用Kafka、Spark Streaming、Flink或Kinesis开发和优化批处理和实时流数据管道的经验。熟悉使用Parquet、Avro、ORC、CSV和JSON等文件格式处理结构化和非结构化数据。有关系型和NoSQL数据库（PostgreSQL、MySQL、Oracle、MongoDB、Cassandra或DynamoDB）的实战经验。有实施CI/CD流水线和自动化经验，使用Git、Jenkins、GitHub Actions、Azure DevOps或GitLab CI/CD。有大型数据处理系统性能调优、查询优化、分区、索引和故障排查的经验。了解REST API、数据集成模式和事件驱动架构。

我们欢迎那些在职业中断后希望重新开始的申请者！让您的回归成为可能。职业中断不是句号，而是一个逗号，你的下一页故事即将开始。

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