数据工程 - DevOps

我们正在寻找一位具备数据工程和DevOps经验的数字运营工程师，以支持企业数字运营和云数据平台。理想候选人将具备构建可扩展数据管道、管理云环境、自动化部署以及确保数据和应用生态系统可靠性的经验。此职位要求具备数据工程技术、运营支持、CI/CD流程和云平台的实践能力。

关键职责

• 数据工程与平台支持：设计、开发和维护企业数据平台的可扩展ETL/ELT管道。
• 构建和优化数据摄入、转换和整合工作流。
• 在云和企业系统中工作于结构化和非结构化数据。
• 开发和优化SQL查询、存储过程和数据模型。
• 通过确保可靠的数据可用性支持企业分析和报告倡议。
• 监控和排查数据管道故障、性能瓶颈和运营问题。
• 数字运营与监控：支持数字平台和数据生态系统的日常运营。
• 确保平台稳定性、可靠性和运营效率。
• 实施监控、警报和事件管理流程。
• 执行根本原因分析和问题解决以解决运营事件。
• 与支持、基础设施和工程团队合作以维护服务可用性。
• DevOps与自动化：支持CI/CD流水线实施和部署自动化。
• 使用DevOps工具进行代码集成、发布管理和环境部署。
• 自动化运营和部署过程以提高效率和可靠性。
• 协助基础设施即代码（IaC）和配置管理倡议。
• 支持使用Git基于的版本控制和分支策略。
• 云与数据平台管理：在基于云的数据平台和服务上工作，首选Microsoft Azure。
• 支持Azure基于的数据工程解决方案，包括Databricks、Data Factory和SQL服务。
• 协助云资源优化、可扩展性和安全最佳实践。
• 与架构团队合作进行平台改进和现代化倡议。
• 协作与交付：与工程、分析、业务和运营团队紧密合作。
• 参与敏捷/Scrum交付流程和运营评审。
• 文档技术流程、部署程序和运营运行簿。
• 支持持续改进和自动化倡议。

技术技能

• 深入理解数据工程概念和ETL/ELT框架。
• 熟练使用SQL和数据库技术。
• 接触Azure数据工程服务，如Azure Databricks、Azure Data Factory、Azure SQL/Synapse。
• 了解Python或PySpark用于数据处理和自动化。
• 有DevOps和CI/CD工具的经验，如Azure DevOps、Jenkins、GitHub Actions、Git。
• 了解云平台，首选Microsoft Azure。
• 熟悉监控、日志记录和运营支持流程。
• 基本了解API、脚本和自动化。
• 优先技能：接触容器化技术如Docker/Kubernetes；有数据质量验证和监控框架经验；熟悉基础设施即代码工具如Terraform或ARM模板；了解敏捷交付方法；了解云安全和治理实践。

作为公司的全职员工或每周工作超过30小时的小时工，您将有资格参加健康、牙科、视力、人寿保险和残疾保险计划，根据计划文件，该计划可能随时修订。您将在第一天上班时有资格参与福利。此外，您在公司401(k)计划中也有资格，根据适用的计划条款，在就业30天后。公司提供11个带薪假期和12周的育儿假。我们还遵循“自由时间”PTO政策，允许您根据需要灵活地使用病假或假期时间。

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