吃饭
大数据工程师
阿里 · 1年经验
日薪：
￥600/8h
地点：
上海 普陀
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
Hadoop、spark、flink、flume、Kafka、FusionInsight HD 、 阿里混合云。
可以搭建大数据平台。进行数据仓库运维。实时数据处理运维：spark+Kafka+hive
可以搭建大数据平台。进行数据仓库运维。实时数据处理运维：spark+Kafka+hive
项目经验
1.贵州健康码：使用Hadoop框架，存储移动信令数据。处理漫游数据。最后使用sparkstreaming实时汇总数据到信通局。
2.贵州移动满意度项目：使用Hadoop和xgboost对用户话单消费数据和打分进行关联计算，预测下个月不满意的用户及原因。
3.家庭常住地分析：使用sparkmlib技术。把用户深度睡眠时间和基站关联计算。一个月输出一次小区信息。从而获取用户家庭常住地。进行家宽营销。
2.贵州移动满意度项目：使用Hadoop和xgboost对用户话单消费数据和打分进行关联计算，预测下个月不满意的用户及原因。
3.家庭常住地分析：使用sparkmlib技术。把用户深度睡眠时间和基站关联计算。一个月输出一次小区信息。从而获取用户家庭常住地。进行家宽营销。
吃饭
大数据工程师 · 1年经验 · 阿里
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技术能力
Hadoop、spark、flink、flume、Kafka、FusionInsight HD 、 阿里混合云。
可以搭建大数据平台。进行数据仓库运维。实时数据处理运维：spark+Kafka+hive
可以搭建大数据平台。进行数据仓库运维。实时数据处理运维：spark+Kafka+hive
项目经验
1.贵州健康码：使用Hadoop框架，存储移动信令数据。处理漫游数据。最后使用sparkstreaming实时汇总数据到信通局。
2.贵州移动满意度项目：使用Hadoop和xgboost对用户话单消费数据和打分进行关联计算，预测下个月不满意的用户及原因。
3.家庭常住地分析：使用sparkmlib技术。把用户深度睡眠时间和基站关联计算。一个月输出一次小区信息。从而获取用户家庭常住地。进行家宽营销。
2.贵州移动满意度项目：使用Hadoop和xgboost对用户话单消费数据和打分进行关联计算，预测下个月不满意的用户及原因。
3.家庭常住地分析：使用sparkmlib技术。把用户深度睡眠时间和基站关联计算。一个月输出一次小区信息。从而获取用户家庭常住地。进行家宽营销。
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