核心职责
1、数据存储与管理 (数据库核心)：
-负责设计、开发、部署和维护大规模分布式数据库系统（如 HBase, Cassandra, ClickHouse, Druid, TiDB 等）或数据仓库/湖仓解决方案（如 Hive, Spark SQL on HDFS/S3, Iceberg/Hudi/Delta Lake, BigQuery, Redshift 等）。
-设计和优化数据模型、分区策略、索引以及存储格式，确保数据的高效存储和访问。
2、实时数据处理 (流式计算核心)：
-设计、开发和运维基于流式计算引擎 (如 Apache Flink, Apache Spark Streaming, Kafka Streams, Storm 等) 的实时数据管道。
-利用消息队列 (如 Apache Kafka, Pulsar, RocketMQ) 构建高效、低延迟的数据摄入和传输通道。
3、平台与协作：
-参与大数据基础平台（如 Hadoop, Spark, Kubernetes 等）的搭建、优化和日常运维支持。
-编写高质量、可维护、可测试的代码（常用语言如 Java, Scala, Python, SQL）。
任职要求
1、全日制统招本科及以上学历，计算机等相关专业，5年以上大数据开发经验。
2、扎实的 Java 或 Scala 或 Python 编程基础。3、精通 SQL 语言，具备复杂 SQL 编写和深度优化的能力。
4、深入理解数据库原理： 熟悉关系型数据库（如 MySQL, PostgreSQL）和至少一种主流分布式 NoSQL 数据库 (如 HBase, Cassandra) 或MPP 分析型数据库 (如 ClickHouse, Greenplum) 或云数仓 (如 BigQuery, Redshift, Snowflake) 的核心原理、架构和使用。
5、深入理解流式计算： 精通至少一种主流流式计算框架 (尤其是 Apache Flink 或 Spark Streaming)，理解其运行时架构、状态管理、容错机制、时间窗口、水位线等核心概念。
6、熟练掌握 Apache Kafka 或其他主流消息队列的原理、部署、优化和使用。
7、熟悉大数据生态核心组件，如 Hadoop (HDFS, YARN), Apache Spark (Core, SQL)。
8、熟悉 Linux 操作系统和常用命令。
9、熟悉数据仓库建模理论（如维度建模）。
10、电力或新能源行业从业经验更佳。
本招聘信息相关内容*终以双方所签署的劳动合同约定内容为准
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