鹰角网络大数据开发工程师（业务数仓）
社招全职5年以上地点：上海状态：招聘
任职要求
1、本科及以上学历，计算机/数学/统计等相关专业，5年以上数据仓库/大数据开发经验，具备独立负责完整主题域的能力； 2、有PB级数据处理与性能调优经验（存储格式、分区/分桶、Join/Shuffle优化、资源队列与并发治理、作业稳定性）； 3、精通SQL与数仓建模方法论（维度建模/主题域建模/指标体系），熟悉数据分层、血缘与口径治理； 4、…
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工作职责
1、负责游戏业务数仓体系规划与建设（ODS/DWD/DWS/ADS），支撑运营、增长、商业化、风控、财务等数据产品与分析需求； 2、面向PB级数据规模设计并持续优化离线/实时数据链路，保障高吞吐、低延迟与高可用（含任务编排、资源治理、成本优化）； 3、针对多时区、多币种业务场景设计数据模型与结算口径：时区转换策略、币种汇率维护、收入/成本归集、跨区服/跨平台对账等； 4、与产品/运营/数据分析/后端/财务紧密协作，完成需求澄清、方案设计、开发上线与复盘迭代；沉淀规范、文档与最佳实践； 5、协助推动数据质量体系（DQC）建设：质量规则、异常监控告警、追溯定位、修复闭环与质量报表，提升链路稳定性与数据可信度。
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
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.
性能调优+
https://goperf.dev/
The Go App Optimization Guide is a series of in-depth, technical articles for developers who want to get more performance out of their Go code without relying on guesswork or cargo cult patterns.
https://web.dev/learn/performance
This course is designed for those new to web performance, a vital aspect of the user experience.
https://www.ibm.com/think/insights/application-performance-optimization
Application performance is not just a simple concern for most organizations; it’s a critical factor in their business’s success.
https://www.oreilly.com/library/view/optimizing-java/9781492039259/
Performance tuning is an experimental science, but that doesn’t mean engineers should resort to guesswork and folklore to get the job done.
SQL+
https://liaoxuefeng.com/books/sql/introduction/index.html
什么是SQL？简单地说，SQL就是访问和处理关系数据库的计算机标准语言。
https://sqlbolt.com/
Learn SQL with simple, interactive exercises.
https://www.youtube.com/watch?v=p3qvj9hO_Bo
In this video we will cover everything you need to know about SQL in only 60 minutes.
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.
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. 负责soul业务数仓建设，具体包括数据需求评估、数据链路设计和落地，基础数据的运维和保障工作。 2. 负责相关离线和实时数据链路的稳定性，保障核心数据流产出。 3. 主动探索数据在业务场景里的赋能场景，更好用数据推动业务发展。
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