大数据架构师岗位的工作职责.doc

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1、此资料由网络收集而来，如有侵权请告知上传者立即删除。资料共分享，我们负责传递知识。大数据架构师岗位的工作职责大数据架构师需要负责深入理解业务需求，对业务建模，设计系统架构，满足业务需求。以下是范文网小编整理的大数据架构师岗位的工作职责。大数据架构师岗位的工作职责1职责：1.负责数据仓库建设，基于数据驱动构建企业级数据模型，根据架构设计进行各层数据模型开发。2.面向PB级别超大规模数据处理和查询需求，设计适合业务变化的合理的多维数据分析系统架构，满足多样性需求。3.构建设计良好的数据流、调度系统、查询引擎、监控系统，保证系统稳定高效运行，以实现数据的最大价值。4.指导团队成员开展数据仓库建设。5

2、.参与重点项目的评审，参与企业数据管理体系建设。任职要求：1.统招本科及以上学历。2.从事数据仓库领域至少5年以上，熟悉数据仓库模型设计与ETL开发经验 ，掌握Kimball的维度建模设计方法，具备海量数据加工处理(ETL)相关经验 。3.具有一定数据模型和数据架构基础，熟悉hadoophive和常用数据库。4. 精通SQL，有一定的SQL性能调优经验，熟悉hive sql的开发。5.具有管理团队开发经验，具备良好的组织能力、协调能力及项目管理能力。6.具有较好的文字功底及语言表达能力，能够快速、准确地理解需求。7.具有专研、快速学习和创新精神，具备独立分析问题和解决问题的能力。8.具有责任心

3、，时间观念强，工作独立性强，有良好的团队合作精神。9.全日制普通本科毕业。大数据架构师岗位的工作职责2职责：1、负责大数据平台架构的规划与设计;2、负责大数据平台技术框架的选型与技术难点攻关;3、参与企业级大数据产品和应用规划;4、研究跟进大数据架构领域新技术并分享;5、大数据处理和分析应用平台的设计指导。任职资格：1、 具备深厚的分布式系统或数据库系统的理论基础，熟悉分布式计算系统的工作机制，具有分布式文件系统、分布式数据库系统、集群存储系统等架构设计经验;2、熟悉BI平台架构及相关项目标准，大数据解决方案包括Hadoop、Spark、Storm、机器学习等大数据平台解决方案;3、熟悉MyS

4、ql/Postgresql/Oracle/MongoDB/Redis等主流数据数据库;4、 精通Linux/Unix环境，精通J java、scala、python、R中的一种或多种语言;5、 具备优秀的团队意识和沟通能力，学习能力和主动性强，具有钻研精神，充满激情，乐于接受挑战;6、大专及以上学历，3年及以上工作经验。大数据架构师岗位的工作职责3职责：1. 规划设计大数据平台整体架构，规划各种组件，并且指导技术团队完成相关系统验证、安装、部署、配置;2. 负责制定大数据平台技术规范和接口规范，指导研发团队按照规范进行系统开发;3. 配合商务人员完成售前技术支持工作;4. 完成其他与数据应用有

5、关的技术工作;任职要求：1. 计算机相关专业本科学历，5年以上工作经验;2. 对大数据技术栈有非常深刻的了解;具备架构设计的实际经验;3. 对信息安全架构设计及实施有一定的经验;4. 熟悉Linux、Windows等操作系统的安装配置;5. 熟悉互联网应用的安装配置;熟悉常见大数据技术栈组件的安装配置;熟悉Visio等绘图工具的使用;6. 有卫生信息化建设经验者优先;有容器安装部署经验者优先。大数据架构师岗位的工作职责4职责：1.能够带领技术人员基于hadoop平台进行海量数据应用系统开发;2.负责结构化和非结构化数据的解析和清洗,海量数据查询和报表展现;3.负责超大规模数据平台的搭建、维护和

6、优化;4.负责大数据采集、存储框架研究，参与在线或离线数据存储模型设计;5.负责大数据平台新技术的开发使用和性能优化，测试。任职资格：1.计算机相关专业本科及以上学历;2. 熟悉hadoop相关各种开源项目，比如HDFS/Hive/Hbase等有实际应用。(5年以上开发经验者优先);3.两年以上熟练编写mapreduce代码经验，有三年以上网络日志分析、ETL经验。熟悉日志分析框架chukwa,flume,scribe者优先;4.两年以上海量数据存储的安装部署、优化、二次开发经验，对大规模数据存储、传输、处理等有丰富的经验;5.在数据挖掘、数据密集型处理、分布式计算、网格计算领域有深入理论基础

7、;6.具有较强的文档撰写能力，较强的团队精神和合作精神，对工作有热情，能承受压力。大数据架构师岗位的工作职责5职责1、负责企业级大数据平台、数据云服务的设计与开发;2、基于大数据生态圈，支持智慧交通等大数据场景应用实现;3、负责公司大数据产品的设计、封装与落地;4、负责学习大数据相关算法研究、实现与应用任职要求1、统招本科及以上学历;2年以上智慧城市建设或交通行业信息化相关工作经验，3年以上大数据架构设计、开发经验;2、精通大数据生态圈的技术，包括但不限于MapReduce、Spark、Hadoop、Kafka、Mongodb、Redis、Flume、Storm、Hbase、Hive，具备源码级问题解决和集群优化改造能力;3、熟悉常用编程语言，包括Java、Python、Scala等;4、具有很强的技术研发和创新能力，能有效把握技术发展方向，有较强的执行能力、学习能力、沟通能力、适应能力，责任心强;4