大数据架构师岗位的关键职责概述.docx

大数据架构师岗位的核心职责概述

　　大数据架构师需要负责协助方略和算法工作,保障数据挖掘建模和工程化。如下是整顿的。
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　　职责：
　　，主导系统的架构设计和项目实行，保证项目质量和评审，并根据业务需求持续优化数据架构，保证产品的可靠性、稳定性;
　　5、指引开发人员完毕数据模型筹划建设,分析模型构建及分析呈现，分享技术经验;
　　6、有效制定多种突发性研发技术故障的应对预案，有清晰的隐患意识;
　　7、进一步研究大数据有关技术和产品，跟进业界优秀技术;
　　【任职规定】
　　1、记录学、应用数学或计算机有关专业大学本科以上学历;
　　2、熟悉互联网移动端埋点措施(点击和浏览等行为埋点)，无埋点方案等，有埋点SDK独立开发经验者优选;
　　3、熟悉Hadoop,MR/MapReduce,Hdfs,Hbase,Redis,Storm,Python,zookeeper,kafka,flinkHadoop,hive,mahout,flume,ElasticSearch,KafkaPython等，具有实际项目设计及开发经验;
　　4、熟悉数据采集、数据清洗、分析和建模工作有关技术细节及环节
　　5、熟悉Liunx/Unix操作系统，能纯熟使用shell/perl等脚本语言，纯熟掌握java/python/go/C++中一种或多种编程语言
　　6、具有一定的算法能力，理解机器学习/深度学习算法工具使用，有主流大数据计算组件开发和使用经验者优先
　　7、熟悉大数据可视化工具Tableau/echarts
　　8、具有较强的实行力，高度的责任感、很强的学习、沟通能力，可以在高压下高效工作;
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　　职责：
　　根据大数据业务需求，设计大数据方案及架构，实既有关功能;
　　搭建和维护大数据集群，保证集群规模持续、稳定、高效平稳运营;
　　负责大数据业务的设计和指引具体开发工作;
　　负责公司产品研发过程中的数据及寄存设计;
　　针对数据分析工作，可以完毕和指引负责业务数据建模。
　　职位规定：
　　计算机、自动化或有关专业(如记录学、数学)本科以上学历，3年以上大数据解决有关工作经验;
　　精通大数据主流框架(如 Hadoop、hive、Spark等);
　　熟悉 MySQL、NoSQL(MongoDB、Redis)等主流数据库，和rabbit MQ等队列技术;
　　熟悉hadoop/spark生态的原理、特性且有实战开发经验;
　　熟悉常用的数据挖掘算法优先.
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　　职责：
　　1. 负责产品级业务系统架构(如业务数据对象辨认，数据实体、数据属性分析，数据原则、端到端数据流等)的设计和优化。协助推动跨领域重大数据问题的分析、定位、解决方案设计，从架构设计上保障系统高性能、高可用性、高安全性、高时效性、分布式扩展性，并对系统质量负责。
　　，推动云数据平台建设和持续升级，并制定云数据平台调用约束和规范。
　　3. 结合行业应用的需求负责数据流各环节上的方案选型，主导云数据平台建设，参与核心代码编写、审查;数据的记录逻辑回归算法、实时交互分析;数据可视化方案等等的选型、部署、集成融合