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職位概述：
作為高級數據工程師/ETL工程師，您將在設計、開發(fā)和優(yōu)化數據處理系統方面發(fā)揮關鍵作用，以支持組織的數據計劃。您在SQL、大數據和云方面的專業(yè)知識對于構建強大的ETL管道至關重要，這些管道將原始數據轉化為可執(zhí)行的洞察。您將與跨職能團隊合作，確保數據的準確性、可訪問性和決策價值。

職責：
1. 設計與開發(fā)ETL流程：
- 使用各類批處理/流式處理工具設計和實施ETL流程，從各種數據源提取、轉換和加載數據到云。
- 與利益相關者協作，收集需求并確保ETL解決方案滿足業(yè)務需求。

2. 數據管道優(yōu)化：
- 優(yōu)化數據管道的性能、可擴展性和可靠性，確保高效的數據處理工作流。
- 監(jiān)控并排查ETL流程問題，主動解決瓶頸和故障。

3. 數據集成與管理：
- 集成來自不同來源的數據（包括數據庫、API和平面文件），確保數據質量和一致性。
- 在云中管理和維護數據存儲解決方案（如BigQuery、Cloud Storage），以支持分析和報告。

4.GCP Dataflow開發(fā)：
- 編寫基于Apache Beam的Dataflow作業(yè)，用于數據提取、轉換和分析，確保***性能和準確性。
- 與數據分析師和數據科學家協作，為分析和報告準備數據。

6. 自動化與監(jiān)控：
- 使用Apache Airflow或Cloud Composer等工具實現ETL工作流的自動化，提高效率并減少人工干預。
- 設置監(jiān)控和告警機制，確保數據管道的健康運行并滿足SLA要求。

7. 數據治理與安全：
- 應用數據治理***實踐，確保符合行業(yè)法規(guī)（如GDPR、HIPAA）和內部政策。
- 與安全團隊合作，實施數據保護措施并解決潛在漏洞。

8. 文檔與知識共享：
- 編寫ETL流程、數據模型和架構文檔，促進知識共享和新團隊成員快速上手。
- 組織培訓和研討會，分享專業(yè)知識并在團隊內推廣***實踐。

任職要求：
- 教育背景：
- 計算機科學、信息系統或相關領域的學士學位。
- 經驗：
- 至少5年數據工程或ETL開發(fā)行業(yè)經驗，重點關注Data Stage和GCP。
- 有設計和實施ETL解決方案的經驗，包括數據建模、數據倉庫和SQL開發(fā)。
- 技術技能：
- 熟悉云服務（如BigQuery、Dataflow、Cloud Storage、Pub/Sub）及其在數據工程中的應用。
- 有基于云的解決方案經驗，尤其是GCP，持有云認證者優(yōu)先。
- 具備批處理和流式處理的大數據經驗，熟悉大數據生態(tài)系統（如Hadoop、HBase、Hive、MapReduce、Kafka、Flink、Spark等）。
- 熟悉Java和Python在云/大數據平臺上的數據操作。

- 分析能力：
- 具備出色的解決問題能力和對細節(jié)的高度關注。
- 能夠分析復雜數據集并提取有意義的洞察。