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在不斷進步的時代,崗位職責的使用頻率逐漸增多,崗位職責是指一個崗位所需要去完成的工作內容以及應當承擔的責任范圍。制定崗位職責的注意事項有許多,你確定會寫嗎?以下是小編為大家收集的數據專家崗位職責,歡迎大家分享。
數據專家崗位職責1
崗位職責
1.負責實現公司大數據處理、分析的平臺化
2.根據實際需求,制定系統實現目標、系統實現計劃
3.協調團隊成員,齊心協力完成系統建設
職位要求:
1.具有較深的大數據技術棧,熟悉常用的`大數據處理組件。
2.精通大數據etl處理架構,精通基于hive的數據倉庫架構和建設
3.具有比較扎實的java開發基礎。
4.熟練掌握hadoop生態組件,例如:mr、hdfs、spark、hive、hbase等
5.邏輯思維清晰,有較強的團隊協作能力,踏實上進。
數據專家崗位職責2
1、配合公司戰略規劃學習網,協調公司相關資源配置,推動集團數據治理體系建設。具體包括協調集團以及相關部門的需求,制定集團層面數據治理、數據標準、數據質量相關的制度和流程,規范公司數據質量管理相關程序;
2、根據國家、證券行業和集團實際情況,理解集團內部各類業務具體內容和實際數據結構,牽頭相關方建立健全集團層面覆蓋監管、客戶、業務、管理等各方面的統一數據標準,推動公司數據標準體系和統一數據字典的'建設與落地;
3、根據公司的規劃,組織相關部門的資源,協調業務部門與IT部門推動公司統一數據平臺建設與落地;
4、牽頭建立集團層面數據質量管理機制,組織制定數據質量規則,建立健全數據質量監控體系,并組織相關部門不斷提升數據質量。
數據專家崗位職責3
崗位職責:
1、全面了解電商和互聯網行業數據,結合公司實際業務情況進行技術選型及大數據底層架構的戰略規劃;
2、參與大數據基礎架構和技術體系的規劃建設,包括數據采集平臺、數據資產管理與治理平臺、數據質量及穩定性保障體系、數據處理智能化和自動化體系的建設;
3、負責架構優化及系統關鍵模塊的設計開發,協助團隊解決開發過程中的技術難題;
4、研究未來數據模型和計算框架的創新與落地,包括但不限于以下領域:大規模數據實時化、研發模式敏捷化、數據計算框架輕量化、數據模型組織方式業務化等方面,參與制定并實踐團隊的.技術發展路線。
任職要求:
1、有從事分布式數據存儲與計算平臺應用開發經驗,熟悉hadoop生態相關技術并有相關開發經驗,有spark/storm的開發經驗尤佳;
2、較為豐富的數據倉庫及數據平臺的架構經驗,精通數據倉庫建模及etl設計開發;有較為系統的海量數據性能處理經驗;在大數據資產管理與治理有一定成功產品化經驗;
3、具備大型互聯網日志采集系統設計或架構經驗,具備較扎實的理論基礎和工程能力,并且有基于日志對用戶行為進行分析和畫像構建的經驗;
4、算法基礎扎實,熟悉常見的數據結構,深入理解分布式算法,具備機器學習算法能力尤佳。
數據專家崗位職責4
1、負責數據清洗相關策略工作,包括對虛假、重復、低質等數據的發現及處理,提升數據服務的質量
2、以數據質量和健康度為驅動,梳理高效的分析方法,并結合用戶應用場景,建立業務指導方向和打法
3、完成項目推進過程中的`跨部門溝通、協調、組織、落地等資源,確保項目質量和上線時間
4、制定業務目標,完成目標拆解和完成路徑規劃,把控風險,并執行落地
數據專家崗位職責5
1、負責數據治理類項目的開展實施,梳理數據資產,提高業務系統的數據質量;
2、負責制定數據標準、數據管理體系和流程;
3、負責大數據的元數據、主數據、數據質量流程處理等工作;
4、負責開展大數據平臺、大數據管理系統的'建設規劃、制度建設、應用推廣等工作;
5、負責大數據治理開發工具(元數據管理、數據質量管理、數據生命周期管理等)的設計和開發。
數據專家崗位職責6
任職要求:
1、 本科及以上學歷,8年及以上工作經驗;
2、 具備深厚的分布式系統或數據庫系統的.理論基礎,熟悉分布式計算系統的工作機制,具有分布式文件系統、分布式數據庫系統、集群存儲系統等架構設計經驗;
3、 對大數據基礎架構和平臺有深刻理解,對基于hadoop的大數據體系有深入認識,具備相關產品(hadoop、spark、hive、hbase、pig、kafka等)項目應用研發經驗 ;
4、 具備優秀的團隊意識和溝通能力,學習能力和主動性強,具有鉆研精神,充滿激情,樂于接受挑戰;
5、 有bat等大型企業工作經驗優先考慮。
數據專家崗位職責7
1、負責或領導數據治理解決方案規劃及咨詢服務,包括數據治理體系框架,數據標準、數據質量、數據架構與模型、元數據等
2、負責或領導數據治理類方案的市場銷售
3、負責或領導各類數據管理平臺/工具咨詢、實施服務
4、負責數據治理類項目實施管理
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