-数据开发与业务支持 -深入理解业务场景与数据口径，高效承接并支持业务方的数据需求，保证交付的数据准确、及时、可用 -负责数据仓库 ETL 的离线及准实时数据开发，参与数据模型（ODS/DWD/DWS/ADS 分层）的设计、建设与迭代 -参与智能 BI 的探索与建设过程，发掘 AI 在数据领域的应用场景，用 AI 能力为业务用户提效 -稳定性与运维保障 -对核心数据链路提供日常运维，监控任务运行状态，及时发现并处理数据延迟、断流、异常波动等问题 -负责数据质量校验（完整性、准确性、一致性），建设/完善监控告警与对账机制，降低数据事故风险 -收集整理日常共性问题，沉淀排查经验，反向发现数据模型与链路中的优化、升级点，推动持续改进 -效率与沉淀（加分项） -参与数据工具、脚本、通用模板的建设，提升取数与开发效率 -输出技术文档、口径说明与复盘总结，推动团队知识沉淀与规范 -较好的数据仓库基础理论，有实际设计落地经验优先，有AI与数据结合经验优先 -扎实的sql基础，能够独立处理复杂结构数据，实现复杂场景的计算逻辑 -熟悉hive、spark、doris等大数据组件和原理，能够独立解决一些优化问题 -学习能力强，同时具备较强的抗压能力和自驱力，有较好的沟通表达能力