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数据库开发
亚信 · 4年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
兰州
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
编程语言：SQL（核心）、Python/Java/Scala（开发主力）、Shell（脚本自动化）
计算引擎：Spark（离线批处理）、Flink（实时流处理）、Hive（数仓查询）
存储系统：HDFS/OSS（底层存储）、Parquet/ORC（列式格式）、ClickHouse/Doris（OLAP加速）
数据采集与调度：Kafka（消息队列）、Flume/DataX（数据接入）、Airflow/DolphinScheduler（任务编排）
数据治理与工程化：Atlas/Ranger（元数据与权限）、dbt（ETL工程化）、Linux/Git/Docker（基础工具）
计算引擎：Spark（离线批处理）、Flink（实时流处理）、Hive（数仓查询）
存储系统：HDFS/OSS（底层存储）、Parquet/ORC（列式格式）、ClickHouse/Doris（OLAP加速）
数据采集与调度：Kafka（消息队列）、Flume/DataX（数据接入）、Airflow/DolphinScheduler（任务编排）
数据治理与工程化：Atlas/Ranger（元数据与权限）、dbt（ETL工程化）、Linux/Git/Docker（基础工具）
项目经验
1.报表开发：基于业务需求，使用 SQL 与 BI 工具（如 Tableau、FineBI、Power BI 等）设计并开发多维度分析报表和可视化看板，支持运营、财务、风控等关键决策场景，提升数据驱动能力。
2.数据模型开发：参与企业级数据仓库建设，依据 Kimball/Inmon 建模方法论，设计并实现分层数据模型（ODS/DWD/DWS/ADS），确保模型的可复用性、一致性与查询效率。
3.SQL 开发与性能优化：编写高可读、高性能的 SQL 脚本，对复杂查询、ETL 任务及慢 SQL 进行深度调优（如执行计划分析、索引优化、分区裁剪、Join 重写等），显著降低资源消耗与运行时长。
4.数据提取与服务支撑：根据下游系统或分析需求，高效完成跨源数据提取、清洗、转换与交付，支持 API 接口、离线导出、实时同步等多种数据服务形式。
5.运维监控与保障：建立并维护数据任务监控告警机制，及时发现并处理调度失败、数据延迟、质量异常等问题，保障数据链路的稳定性、准确性与时效性。
2.数据模型开发：参与企业级数据仓库建设，依据 Kimball/Inmon 建模方法论，设计并实现分层数据模型（ODS/DWD/DWS/ADS），确保模型的可复用性、一致性与查询效率。
3.SQL 开发与性能优化：编写高可读、高性能的 SQL 脚本，对复杂查询、ETL 任务及慢 SQL 进行深度调优（如执行计划分析、索引优化、分区裁剪、Join 重写等），显著降低资源消耗与运行时长。
4.数据提取与服务支撑：根据下游系统或分析需求，高效完成跨源数据提取、清洗、转换与交付，支持 API 接口、离线导出、实时同步等多种数据服务形式。
5.运维监控与保障：建立并维护数据任务监控告警机制，及时发现并处理调度失败、数据延迟、质量异常等问题，保障数据链路的稳定性、准确性与时效性。
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数据库开发 · 4年经验 · 亚信
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技术能力
编程语言：SQL（核心）、Python/Java/Scala（开发主力）、Shell（脚本自动化）
计算引擎：Spark（离线批处理）、Flink（实时流处理）、Hive（数仓查询）
存储系统：HDFS/OSS（底层存储）、Parquet/ORC（列式格式）、ClickHouse/Doris（OLAP加速）
数据采集与调度：Kafka（消息队列）、Flume/DataX（数据接入）、Airflow/DolphinScheduler（任务编排）
数据治理与工程化：Atlas/Ranger（元数据与权限）、dbt（ETL工程化）、Linux/Git/Docker（基础工具）
计算引擎：Spark（离线批处理）、Flink（实时流处理）、Hive（数仓查询）
存储系统：HDFS/OSS（底层存储）、Parquet/ORC（列式格式）、ClickHouse/Doris（OLAP加速）
数据采集与调度：Kafka（消息队列）、Flume/DataX（数据接入）、Airflow/DolphinScheduler（任务编排）
数据治理与工程化：Atlas/Ranger（元数据与权限）、dbt（ETL工程化）、Linux/Git/Docker（基础工具）
项目经验
1.报表开发：基于业务需求，使用 SQL 与 BI 工具（如 Tableau、FineBI、Power BI 等）设计并开发多维度分析报表和可视化看板，支持运营、财务、风控等关键决策场景，提升数据驱动能力。
2.数据模型开发：参与企业级数据仓库建设，依据 Kimball/Inmon 建模方法论，设计并实现分层数据模型（ODS/DWD/DWS/ADS），确保模型的可复用性、一致性与查询效率。
3.SQL 开发与性能优化：编写高可读、高性能的 SQL 脚本，对复杂查询、ETL 任务及慢 SQL 进行深度调优（如执行计划分析、索引优化、分区裁剪、Join 重写等），显著降低资源消耗与运行时长。
4.数据提取与服务支撑：根据下游系统或分析需求，高效完成跨源数据提取、清洗、转换与交付，支持 API 接口、离线导出、实时同步等多种数据服务形式。
5.运维监控与保障：建立并维护数据任务监控告警机制，及时发现并处理调度失败、数据延迟、质量异常等问题，保障数据链路的稳定性、准确性与时效性。
2.数据模型开发：参与企业级数据仓库建设，依据 Kimball/Inmon 建模方法论，设计并实现分层数据模型（ODS/DWD/DWS/ADS），确保模型的可复用性、一致性与查询效率。
3.SQL 开发与性能优化：编写高可读、高性能的 SQL 脚本，对复杂查询、ETL 任务及慢 SQL 进行深度调优（如执行计划分析、索引优化、分区裁剪、Join 重写等），显著降低资源消耗与运行时长。
4.数据提取与服务支撑：根据下游系统或分析需求，高效完成跨源数据提取、清洗、转换与交付，支持 API 接口、离线导出、实时同步等多种数据服务形式。
5.运维监控与保障：建立并维护数据任务监控告警机制，及时发现并处理调度失败、数据延迟、质量异常等问题，保障数据链路的稳定性、准确性与时效性。
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