百度高级大数据研发工程师（J80139）
社招全职1-5年MEG地点：北京状态：招聘
任职要求
-本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业 -1-5年大数据研发工作经验，有独立项目经验 -熟悉大数据项目开发流程，有Spark/Hadoop/flink/Clickhouse等大数据处理经…
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工作职责
-负责公司大数据项目的研发工作，包括数据预处理、数据清洗、数据分析和数据可视化等环节 -参与项目的需求分析和设计，并确保项目按照预期完成 -负责项目中关键模块的编写和调试，确保模块的稳定性和可靠性 -协助项目经理完成项目计划，并确保项目按时完成 -参与项目成果的验收和评估，并对项目成果提出改进建议 -协助团队完成其他与大数据项目研发相关的工作
包括英文材料
学历+
大数据+
https://www.youtube.com/watch?v=bAyrObl7TYE
https://www.youtube.com/watch?v=H4bf_uuMC-g
With all this talk of Big Data, we got Rebecca Tickle to explain just what makes data into Big Data.
Spark+
[英文] Learning Spark Book
https://pages.databricks.com/rs/094-YMS-629/images/LearningSpark2.0.pdf
This new edition has been updated to reflect Apache Spark’s evolution through Spark 2.x and Spark 3.0, including its expanded ecosystem of built-in and external data sources, machine learning, and streaming technologies with which Spark is tightly integrated.
Hadoop+
https://www.runoob.com/w3cnote/hadoop-tutorial.html
Hadoop 为庞大的计算机集群提供可靠的、可伸缩的应用层计算和存储支持，它允许使用简单的编程模型跨计算机群集分布式处理大型数据集，并且支持在单台计算机到几千台计算机之间进行扩展。
[英文] Hadoop Tutorial
https://www.tutorialspoint.com/hadoop/index.htm
Hadoop is an open-source framework that allows to store and process big data in a distributed environment across clusters of computers using simple programming models.
Flink+
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-2.0/docs/learn-flink/overview/
This training presents an introduction to Apache Flink that includes just enough to get you started writing scalable streaming ETL, analytics, and event-driven applications, while leaving out a lot of (ultimately important) details.
https://www.youtube.com/watch?v=WajYe9iA2Uk&list=PLa7VYi0yPIH2GTo3vRtX8w9tgNTTyYSux
Today’s businesses are increasingly software-defined, and their business processes are being automated. Whether it’s orders and shipments, or downloads and clicks, business events can always be streamed. Flink can be used to manipulate, process, and react to these streaming events as they occur.
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1. 参与围绕泛搜推领域数据的数据工程研发体系建设，通过数据+算法分析+工程化能力，高效赋能业务； 2. 通过抽象业务域，简历规范化的数据解决方案，通过构建实时、离线数仓为业务提供稳定、安全的数据源； 3. 参与湖仓一体的下一代大数据解决方案建设，提升效率，更好的支持业务； 4. 参与到实验效果的分析中，提供更科学的实验指导及实验分析。
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