
哈啰数据开发专家
社招全职5年以上软研类地点:上海状态:招聘
任职要求
1、本科及以上学历,计算机、金融、数学等相关专业,5年以上工作经验; 2、熟悉金融信贷业务,精通数据仓库建模和ETL实施方法论,具备PB级金融数据仓库设计、实施工作经验,能够对数据仓库架构进行优化提效; 3、熟悉Hadoop大数据生态圈技术组件,熟悉Hive/Flink/…
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工作职责
1、能够负责金融信贷业务板块实时数据仓库与离线数据仓库的需求管理、架构设计、模型建设和数据研发工作,保证数据服务的稳定性和准确性; 2、能够对数据仓库团队初/中级人员在数据仓库建模、数据治理、金融业务等方向进行培养; 3、能够通过数据资产治理、数据需求交付时效提升等方式实现数据仓库工作的降本提效。 4、能够与上下游紧密协作,为金融商信贷业分析、业务决策、业务运营、数据产品等提供有效数据支撑,对信贷业务赋能; 5、能够与行业先进的数据技术对标,采用最佳技术实践解决业务数据需求痛点。
包括英文材料
学历+
数据仓库+
https://www.youtube.com/watch?v=9GVqKuTVANE
From Zero to Data Warehouse Hero: A Full SQL Project Walkthrough and Real Industry Experience!
https://www.youtube.com/watch?v=k4tK2ttdSDg
ETL+
https://www.ibm.com/think/topics/etl
ETL—meaning extract, transform, load—is a data integration process that combines, cleans and organizes data from multiple sources into a single, consistent data set for storage in a data warehouse, data lake or other target system.
https://www.youtube.com/watch?v=OW5OgsLpDCQ
It explains what ETL is and what it can do for you to improve your data analysis and productivity.
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.
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.
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1、负责业务核心领域数据体系的规划设计和建设,通过数据产品和数据服务等方式,帮助业务更好地实现业务目标; 2、充分理解业务,完成需求分析、制定系统性端到端的数据解决方案并落地(如:看板,接口,数据,olap工具内容等); 3、对交付质量负责,持续运维做质量保障(及时性、正确性等); 4、对负责的交付(如看板、接口等)运营优化,实现全生命周期高效稳定。
更新于 2024-09-25上海

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1. 电商数据的深入了解,数据模型设计、开发、保障,做好数据资产沉淀 2. 细致了解电商产品的业务模型,更好将数据服务融入产品,强化data insides的能力 3. 理解业务、熟悉产品,为团队内的工作做好合理规划和总结,根据业务价值判断团队工作优先级
更新于 2024-02-29上海
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1、主导业界领先的大数据研发平台的设计与研发,包括智能数据开发 & 运维平台、高性能分布式调度系统等; 2、深入理解业务场景,设计合理架构,支持包括抖音、头条等在内的全球业务; 3、探索大数据研发前沿方向,参与需求、产品讨论,确定中长期演进方向。
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