大数据相关岗位介绍

2021年11月25日 106点热度 0人点赞 0条评论

主要是介绍现在大数据中的一些岗位的要求、岗位描述和岗位职责,相关岗位的信息是对各个招聘网站中的一些要求做了一个总结

一、大数据开发工程师:

1.要求

  • 编程基础扎实,熟悉Java,熟悉Scala/Shell/Python语言中其中一种更好(社招一般要求两种);
  • 熟悉MySQL等至少一种数据库,熟悉SQL语言,熟悉Linux系统;
  • 熟悉Hadoop/Hive/Flume/Kafka/HBase/Spark/Storm等技术及其生态圈。

    2.岗位描述

  • 负责公司大数据平台的开发和维护,负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等;
  • 运用编程语言实现数据平台和数据管道开发,需要计算机编程能力。

    3.岗位职责

    第1种

  • 负责大数据采集,计算,分析处理等相关开发工作;
  • 负责数据仓库的设计与开发等相关工作;
  • 负责大数据治理相关的设计与开发工作。

    第2种

  • 负责数据采集、爬取、清洗、加工、分类和管理等工作;
  • 管理、优化并维护Hadoop、Spark等集群,保证集群规模持续、稳定;
  • 负责HDFS/hive/HBase的功能、性能和扩展,解决并实现业务需求;
  • 协助建立数据模型,对数据进行挖掘、优化及统计;
  • 负责大数据平台运维以及日常数据运营等管理,及技术攻关。

    第3种

  • 负责公司互联网数据ETL数据清洗工作;
  • 负责公司各互联网产品的报表开发及版本迭代;
  • 负责平台的整体数据架构设计,对数据有较高敏感性,完成从业务模型到数据模型的设计及开发工作;
  • 负责Hadoop平台数据仓库、数据集成、数据管理的整体架构设计工作。

二、数据挖掘/算法工程师:

1.要求

  • 熟悉数据挖掘、机器学习、深度学习、推荐系统等相关技术;
  • 有大数据相关组件开发经验,熟悉一种以上海量数据处理模型和框架,具备数据处理和加工能力;
  • 熟悉常用数据处理工具, 扎实的算法基础和编程基础,熟悉Scala/Python/SQL等尤佳。

    2.岗位描述

  • 数据建模、机器学习和算法实现,需要业务理解、熟悉算法和计算机编程;
  • 商业智能,用户体验分析,预测流失用户等;需要过硬的数学和统计学功底以外。

    3.岗位职责

    第1种

  • 熟悉数据挖掘、机器学习、推荐系统相关技术,对业界前沿技术持续关注;
  • 熟悉一种以上海量数据处理模型和框架,具备数据处理和加工能力;
  • 良好的数据科学思维,重数据驱动;
  • 熟悉常用数据处理工具,熟悉Scala/Python/SQL/Spark/Hadoop等尤佳。

    第2种

  • 负责核心产品的用户数据体系建设工作,构建完善的数据体系和基础技术,支撑业务快速发展;
  • 深入理解用户,运用数据挖掘、机器学习、深度学习等技术,构建多维度用户画像,从行为、兴趣、风险等等方面深刻理解用户;
  • 推动用户数据体系和技术在推荐、搜索、评级、风控等业务场景落地,不断提升用户体验、降低风险。深入探索业务数据,创新性的思考和发现问题,并提出有效解决方案。

三、数据分析师:

1.要求

  • 至少掌握一种数据分析建模工具(R/Python/Scala等),可进行模型开发以及实现算法优化;
  • 熟练运用SQL/Hive,有丰富的数据分析、挖掘、清洗和建模经验;
  • 熟悉大数据开发环境和工具,如Hadoop和Spark等;
  • 具有丰富的数据分析、数据挖掘经验,熟悉常用数据挖掘算法:图论、预测、聚类、分类、关联、序列挖掘及无监督挖掘等;
  • 至少熟悉一项以下领域:深度学习,强化学习,自然语言处理,时间序列,风控建模。

    2.岗位描述

  • 进行数据搜集、整理、分析,针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见;

    3.岗位职责

    第1种

  • 与各业务团队有效沟通,收集和整理数据分析需求,能快速理解相关业务。
  • 配合产品经理进行相关产品及项目的定型,前端交互以及分析维度设计,参与相关产品及项目的解决方案梳理和制定;
  • 对业务主题数据进行定期统计和分析,输出业务洞察报告;
  • 根据数据分析和对业务形态的理解,对产品、服务、营销等活动提出合理化建议。

    第2种

  • 构建业务分析体系,对各类分析任务中发现的问题,进行跟踪、定位、分析、解决工作;
  • 通过专题分析,对业务问题进行深入分析,为公司运营决策、产品方向、销售策略提供数据支持;
  • 对现有业务数据建立日常跟踪监控体系,及时敏锐的发现业务数据变化趋势;
  • 构建分析和预测模型,通过跟踪和监控重点数据,发现潜在的缺陷与问题,为业务决策提供数据支撑。

下面的的岗位可以看看招聘网站,就不具体介绍了。。。。。

四、数据管理:

  • 数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理,故障检修问题、数据备份、数据恢复等。

五、数据产品经理:

  • 把数据和业务结合起来做成数据产品。

六、数据科学家:

  • 清洗,管理和组织(大)数据,利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。

ikeguang

待我代码写成,便娶你为妻!

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