数仓架构师岗位职责

工作职责：
1、负责数据仓库和数据集市的规划和架构设计，并组织指导团队完成数据平台的搭建；
2、负责组织数据集市需求调研和需求分析；
3、负责指导业务模型抽象、项目数据梳理，设计数据模型，提供统计、分析服务、提升数据质量；
4、负责把控团体的技术方向，制定团队的技术目标及整个实施过程的规划；
任职资格：
1、本科以上学历，有至少8年数据仓库实施、至少3年架构设计规划经验、至少5年互联网行业数仓建设经验，有完整的数据治理项目实施经验；
2、熟悉数据仓库建设方法论，精通数据仓库建模理论，多年数据模型设计经验；熟悉数据治理相关内容及系统建设思路，具备大型数据仓库平台规划与架构设计能力，有独立进行数据仓库架构设计经验；
3、了解数据仓库及数据集市在整个企业中的地位和角色，了解数据仓库与上下游各系统的互相影响与依赖；
4、了解当前各类数据仓库建设工具及建设平台，并清楚其各自的优缺点；
5、有金融数仓建设经验者优先，有OLTP系统研发经历者优先，同时具有传统行业数仓建设和互联网行业数仓建设经验者优先；
4、通用要求：
（1）具有较强的分析和解决问题的能力，良好的学习能力和团队合作精神，追求价值实现，认同目标管理。
（2）为人诚信，具有高度的责任心，工作主动积极，善于管理和培养开发队伍，能承担工作压力。  
（3）认同拼搏的企业文化，愿意付出额外的时间为目标奋斗
（4）在技术方面具备钻研精神，能传授团队*先进的技术

岗位职责
1. 负责公司级数据仓库与大数据平台的架构设计与技术落地，推动数据资产化与平台能
力建设；
2. 主导数据中台核心能力建设，涵盖数据建模、治理、质量、元数据与安全；
3. 设计并落地高性能、可扩展的大数据架构，支撑 PB 级数据处理与实时分析；
4. 推动批流一体架构演进，融合离线与实时计算体系（Hive/Spark/Flink/Kafka）；
5. 搭建统一数据服务层，提供标准化 API 与数据产品，支撑业务高效使用；
6. 带领团队完成平台从 0 到 1 建设与持续迭代，制定技术规范与质量体系；
7. 推动数据治理与标准建设，促进数据资产目录化与价值化；
8. 探索 AI/ML 在用户画像、推荐、风控等场景的落地应用。
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机、数学、统计学或相关专业，8 年以上大数据平台或数据仓
库相关工作经验，3 年以上团队管理经验；
2. 精通数据仓库架构设计，具备从数仓分层（ODS/DWD/DWS/ADS）、建模方法
（Kimball/Inmon）到实施落地的全链路经验；
3. 熟练掌握主流大数据技术栈，包括但不限于：Hadoop、Hive、Spark、Flink、
Kafka、Iceberg、Delta Lake、Pulsar 等；
4. 具备大规模数据处理项目经验，能够解决高并发、海量数据下的性能瓶颈与稳定性问
题；
5. 熟悉数据治理核心理念与实践，具备元数据管理、数据血缘、数据质量、数据安全等
模块落地经验；
6. 熟悉云上大数据平台架构，具备在阿里云（MaxCompute、DataWorks、Flink、
OSS、DLA）或其它云平台（AWS/GCP/Azure）上构建数据平台的经验；
7. 熟悉 CI/CD、DevOps 在数据平台中的应用，具备自动化部署、版本管理与监控能
力；
8. 具备优秀的技术文档编写能力、技术方案输出能力与跨团队沟通协调能力；
9. 具备较强的团队管理与人才培养能力，能够带领技术团队高效推进平台建设与业务落
地；
10. 有互联网、金融、零售、制造等行业数据中台建设经验者优先。

岗位职责
1. 负责公司级数据仓库与大数据平台的架构设计与技术落地，推动数据资产化与平台能
力建设；
2. 主导数据中台核心能力建设，涵盖数据建模、治理、质量、元数据与安全；
3. 设计并落地高性能、可扩展的大数据架构，支撑 PB 级数据处理与实时分析；
4. 推动批流一体架构演进，融合离线与实时计算体系（Hive/Spark/Flink/Kafka）；
5. 搭建统一数据服务层，提供标准化 API 与数据产品，支撑业务高效使用；
6. 带领团队完成平台从 0 到 1 建设与持续迭代，制定技术规范与质量体系；
7. 推动数据治理与标准建设，促进数据资产目录化与价值化；
8. 探索 AI/ML 在用户画像、推荐、风控等场景的落地应用。
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机、数学、统计学或相关专业，8 年以上大数据平台或数据仓库相关工作经验，3 年以上团队管理经验；
2. 精通数据仓库架构设计，具备从数仓分层（ODS/DWD/DWS/ADS）、建模方法（Kimball/Inmon）到实施落地的全链路经验；
3. 熟练掌握主流大数据技术栈，包括但不限于：Hadoop、Hive、Spark、Flink、Kafka、Iceberg、Delta Lake、Pulsar 等；
4. 具备大规模数据处理项目经验，能够解决高并发、海量数据下的性能瓶颈与稳定性问题；
5. 熟悉数据治理核心理念与实践，具备元数据管理、数据血缘、数据质量、数据安全等模块落地经验；
6. 熟悉云上大数据平台架构，具备在阿里云（MaxCompute、DataWorks、Flink、OSS、DLA）或其它云平台（AWS/GCP/Azure）上构建数据平台的经验；
7. 熟悉 CI/CD、DevOps 在数据平台中的应用，具备自动化部署、版本管理与监控能力；
8. 具备优秀的技术文档编写能力、技术方案输出能力与跨团队沟通协调能力；
9. 具备较强的团队管理与人才培养能力，能够带领技术团队高效推进平台建设与业务落地；
10. 有互联网、金融、零售、制造等行业数据中台建设经验者优先。