【上海大数据应用架构师（数仓建模方向）招聘】-猎头顾问上海招聘信息-猎聘

任女士 2天前在线已认证

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职位介绍: 工作职责 1. 数据架构规划：结合公司业务发展战略、业务流程及数据需求，规划企业级数据仓库、数据中台的整体模型架构，制定数据建模规范、标准与流程，建立统一的数据模型体系。主导数据模型评审、版本管理与升级，建立数据模型文档体系，完善模型字典、ER图、设计规范等文档，保障模型可维护性。 2. 数据模型设计与开发：主导数据仓库分层（ODS、DWD、DWS、ADS等）设计与落地，明确各层级数据模型的职责、关联关系与数据流转规则。负责核心业务域（如用户、订单、商品、交易、运营等）的逻辑模型、物理模型设计，熟练运用维度建模、关系建模、ER建模等方法，完成星型模型、雪花模型的设计与实现。 3. 数据架构与性能优化：针对现有数据模型进行性能监控、问题诊断，优化模型冗余、数据倾斜、查询效率低等问题，提升数据处理速度与数据质量，降低数据存储与计算成本。 4. 技术攻坚与团队赋能：协同数仓开发、数据分析师、业务人员，梳理业务数据口径，解决数据歧义、数据口径不一致问题，确保数据模型贴合业务场景，满足数据分析、报表开发、数据应用、AI建模等数据使用需求。解决复杂业务场景下的数据建模难题，应对海量数据、多源异构数据整合的建模挑战，攻克数据模型设计与落地过程中的技术瓶颈。 5. 数据治理协同：配合数据治理工作，参与数据标准制定、数据质量监控、元数据管理，基于数据模型构建企业数据资产目录，推动数据资产化管理。业务特性/挑战： 1、平台与业务特性：公司数据应用覆盖经营分析和顾客洞察多个产品线和应用场景，需快速响应多业务线个性化数据需求，核心诉求为数据开发效率、代码质量与数仓模型复用性，同时需保障数据产品稳定迭代。 2、行业与市场趋势：实时数仓、自动化 ETL 工具应用日益广泛，业务对数据响应速度与数据价值提炼能力要求持续提升，需通过标准化提升数据开发效能。 3、核心挑战： ①随着业务体量的不断增加，数据开发流程不规范导致的技术债不断积累，代码风格与模型设计差异大，维护成本高、复用率低； ②计算任务多且关联性复杂，延迟波动时长发生，部分场景无法满足业务决策需求； ③数仓模型扩展性差，难以适配频繁的业务需求变更； ④数据开发与业务、产品团队协作衔接不畅，缺少技术方案评审和输出，需求转化效率低。关键经验要求：必备项： 1、业务经验 - 具体业务经验：7年及以上数据仓库、大数据开发或数据中台系统开发相关工作经验，5年及以上数据建模、数据仓库设计相关工作经验，有大型互联网、电商、零售行业数据建模经验者优先。（支撑挑战①②③达成）。 2、业务经验 - 具体业务经验：精通数据仓库理论体系，熟练掌握维度建模、ER建模、Data Vault等主流建模方法论，具备大型数据仓库/数据中台从0到1搭建经验者优先。（支撑挑战①②达成）。 3、业务经验 - 具体业务经验：熟悉数据仓库分层架构设计，精通ODS、DWD、DWS、ADS各层模型设计原则与实践，具备海量数据场景下的模型优化经验。 4、业务经验 - 具体业务经验：了解数据治理、元数据管理、数据质量相关理论与工具，具备数据标准制定、数据资产梳理经验。具备良好的业务理解能力，能快速梳理业务流程与数据逻辑，将业务需求转化为合理的数据模型。（支撑挑战①②③④达成）。加分项：特殊经验 - 开创性经验：有大型企业数据中台、湖仓一体架构建模实践经验者；持有数据建模、数据仓库相关专业认证（如CDA数据建模专家、华为/阿里云大数据认证等）者；（支撑挑战①达成）。

其他信息: 语言要求：不限; 行业要求：家电

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