货拉拉高级数据仓库工程师(J19031)

1、负责字节跳动中台业务的数据仓库架构设计、建模和ETL开发； 2、参与数据治理工作，提升数据易用性及数据质量，与数据工具团队紧密合作； 3、理解并合理抽象业务需求，发挥数据价值，与业务团队紧密合作。

1、主导财经业务相关主题的分布式数据仓库规划、设计、落地及运营； 2、主导财经数据资产公共层建设，从工具和效果上实现敏捷智能的目标； 3、深入了解业务，主动优化数据仓库实现数据治理与迭代闭环，不断提升数据质效。

1、负责离线和在线数据的采集、清洗和加载； 2、负责通过专项分析，输出专项分析报告，为业务决策和监控提供数据支持； 3、负责携程大量商户/用户数据的分析和提炼。

1. 深入理解滴滴海外业务模式、流程和系统架构，和相关产品技术、业务运营高效沟通，设计合理的数据仓库架构。 2. 充分利用滴滴现有的各种数据仓库及反作弊处理平台，设计、开发和维护高效、可扩展的大数据处理系统，以支持安全反作弊业务的数据驱动决策和业务发展。设计并优化离线/实时数仓模型（如 ODS、DWD、DWS、ADS 分层），支持实时报表、监控和风控等场景。 3. 对多源异构数据（日志、事件消息、API、爬虫数据等）进行清洗、解析和结构化处理，提取关键业务信息。解决数据清洗中的 脏数据、格式混乱、缺失值、重复数据 等问题，提升数据质量。与数据开发、算法、业务团队协作，理解需求并构建高效的数据处理流程。 4. 跟踪大数据领域的新技术、新工具，不断探索并引入以提升团队的技术能力和项目效率。优化流式计算任务的 资源利用率（如 Flink 任务调优、Kafka 分区策略调整）。 5. 国际化安全反作弊技术团队其他开发工作。