数据工程师

工作经验要求
至少3年数据工程或相关领域专业工作经验，优先考虑有高等教育或跨国公司复杂组织环境工作经验者

岗位职责
1.与客户、业务分析师和利益相关者协作，理解业务需求并将其转化为有效的数据架构和管道解决方案;
2.设计、构建和管理健壮、可扩展的数据摄取和集成管道，将来自不同源系统的数据整合到中央数据平台进行数据处理和自动化;
3.为企业数据平台设计和实现可扩展的数据模型，将原始数据转换为可靠、文档齐全的数据集，用于分析和数据产品;
4.开发和维护数据平台的核心组件，包括数据服务API、统一的数据资产目录和标准化的数据层，以支持自助服务分析和数据产品消费;
5.与业务团队协作，定义数据产品的关键指标和成功标准，并负责开发相应的仪表板和可视化工具，将数据转化为可操作的洞察;
6.通过与数据所有者协作，实施数据质量标准、监控和补救，确保数据资产得到适当分类、记录和可访问，为数据治理框架做出贡献;
7.通过主动监控、排查复杂问题和系统优化查询和管道，确保数据平台的运营卓越、稳定性和性能;
8.创建和维护数据架构、管道规范、数据字典和操作程序的全面技术文档;
9.紧跟数据工程、云平台和大数据生态系统中的新兴技术和最佳实践，推动持续创新;
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0.努力完成指定的年度目标和KPI，表现出对绩效和结果的责任感;
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1.执行分配的其他职责;
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2.随着大学规模和项目复杂性的增长，员工的工作职责将不断扩大范围和深度。

职位要求
1.信息技术、计算机科学或相关领域全日制本科及以上学历优先;
2.至少3年数据工程或密切相关领域的专业工作经验;
3.优先考虑有高等教育或跨国公司等复杂组织环境工作经验者;
4.能够有效与利益相关者协作，并与技术和非技术受众进行良好沟通;
5.具备良好的中英文人际沟通能力;
6.有强烈的学习新事物的动力和能力，并将新兴技术应用于业务和技术流程转型，推动持续改进;
7.对完整的数据产品生命周期有浓厚的兴趣和实际的理解，从数据管理和开发到支持消费和衡量业务影响;
8.对所构建系统的稳定性、性能和数据质量有强烈的责任感;
9.有构建数据摄取管道、从不同来源提取数据并协调后续ETL/ELT流程，为下游消费提供干净、可靠数据的经验;
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0.具备使用Python进行数据处理、自动化和脚本编写的实践经验，熟悉Java或Scala者优先;
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1.精通SQL，并拥有至少一种主流关系数据库管理系统的大量实践经验，如PostgreSQL、MySQL、SQL Server、Oracle;
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2.具备现代云数据平台和服务的实践经验，如Snowflake、Databricks;
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3.对分析系统的数据建模有扎实的理解和实践经验，如星型模式、雪花模式、数据仓库;
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4.扎实理解数据治理原则，并拥有元数据管理、数据谱系或数据质量相关支持工具的实践经验;
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5.与利益相关者协作，定义数据产品和相关指标，并开发相应的跟踪仪表板，如Tableau、Power BI;
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6.具备端到端数据平台实施的实践经验，有高等教育环境工作经验者优先;
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7.具备分布式数据处理框架的实践经验，如Apache Spark和流数据技术，如Apache Kafka、Flink;
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8.有通过API将管理数据和指标产品化的经验，如RESTful、GraphQL;
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9.精通企业数据仓库设计，包括维度建模、分层架构和指标系统规划;
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0.有设计和支持人工智能/机器学习和大语言模型项目的数据分析解决方案的经验;
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1.在复杂组织环境中具备企业系统实践经验，如Oracle、SAP等ERP系统;
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2.有为核心管理领域构建数据解决方案的经验，如财务、人力资源，并了解这些职能的关键数据实体、生命周期和质量要求。