大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師崗位職責(zé)

          時(shí)間:2022-12-13 16:32:27 崗位職責(zé) 我要投稿

          大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師崗位職責(zé)

            在現(xiàn)在的社會(huì)生活中,越來(lái)越多地方需要用到崗位職責(zé),任何崗位職責(zé)都是一個(gè)責(zé)任、權(quán)力與義務(wù)的綜合體,有多大的權(quán)力就應(yīng)該承擔(dān)多大的責(zé)任,有多大的權(quán)力和責(zé)任應(yīng)該盡多大的義務(wù),任何割裂開(kāi)來(lái)的做法都會(huì)發(fā)生問(wèn)題。一般崗位職責(zé)是怎么制定的呢?以下是小編為大家收集的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師崗位職責(zé),供大家參考借鑒,希望可以幫助到有需要的朋友。

          大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師崗位職責(zé)

          大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師崗位職責(zé)1

            1、負(fù)責(zé)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和文本的數(shù)據(jù)處理、建模、分析等工作,如:數(shù)據(jù)清洗、中文分詞、情感分析、文本分類等;

            2、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)需求的收集、整理和分析,配合其他同事完成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和文本的'需求分析;

            3、負(fù)責(zé)分析結(jié)果的可視化展現(xiàn);

            4、負(fù)責(zé)核心算法的設(shè)計(jì)與優(yōu)化。

            任職要求:

            1、全日制本科畢業(yè);

            2、計(jì)算機(jī)或數(shù)學(xué)或軟件類或統(tǒng)計(jì)相關(guān)專業(yè);

            3、熟悉數(shù)據(jù)挖掘和文本挖掘的理論基礎(chǔ),掌握統(tǒng)計(jì)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)原理;

            4、熟悉r/python/java等編程語(yǔ)言,熟悉常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法,熟悉正則表達(dá)式的使用。

          大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師崗位職責(zé)2

            1.參與大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)學(xué)平臺(tái)設(shè)計(jì)與研發(fā),在大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、分析及應(yīng)用領(lǐng)域都會(huì)有所涉及。

            2.參與需求分析、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、并完成需求設(shè)計(jì)相應(yīng)文檔的編寫(xiě)。

            3.參與核心代碼實(shí)現(xiàn)、系統(tǒng)性能優(yōu)化。

            4.保質(zhì)保量地完成項(xiàng)目組分配的開(kāi)發(fā)任務(wù)。

            5.協(xié)助項(xiàng)目經(jīng)理進(jìn)行技術(shù)支持工作,共同解決產(chǎn)品研發(fā)過(guò)程遇到的技術(shù)難題。

          大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師崗位職責(zé)3

            1、根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行數(shù)據(jù)模型的調(diào)研、設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)及驗(yàn)證工作,并持續(xù)進(jìn)行模型的優(yōu)化;

            2、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)模型架構(gòu)的構(gòu)建,建立數(shù)據(jù)抽取、清洗、校驗(yàn)等數(shù)據(jù)加工流程規(guī)范及olap多維數(shù)據(jù)分析模型;

            3、持續(xù)對(duì)系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化,提升海量數(shù)據(jù)的查詢性能和用戶體驗(yàn)。

          大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師崗位職責(zé)4

            (1)根據(jù)業(yè)務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)需求的調(diào)研、設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)及驗(yàn)證工作,并持續(xù)進(jìn)行數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的優(yōu)化;

            (2)負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)整體設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)工作,包括數(shù)據(jù)接入、清洗、計(jì)算、校驗(yàn)等數(shù)據(jù)加工流程,并沉淀文檔;

            (3)持續(xù)對(duì)系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化,提升海量數(shù)據(jù)的查詢性能和用戶體驗(yàn)。

            (4)此崗位需駐場(chǎng)開(kāi)發(fā)半年左右(地點(diǎn):新疆)

          大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師崗位職責(zé)5

            1.參與產(chǎn)品和項(xiàng)目研發(fā)工作,基于spark完成產(chǎn)品大數(shù)據(jù)架構(gòu)和功能開(kāi)發(fā);

            2.搭建和調(diào)優(yōu)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái),包括hadoop/hbase/hive/sqoop/kafka/flume/spark/storm等大數(shù)據(jù)組件的環(huán)境搭建;

            3.維護(hù)線上系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可靠性,通過(guò)分析現(xiàn)象快速定位問(wèn)題,進(jìn)而提出優(yōu)化方案,改進(jìn)要求;

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            1.基于公司大數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā),包括數(shù)據(jù)的采集,清洗,預(yù)處理,存儲(chǔ),建模,分析挖掘等

            2.根據(jù)業(yè)務(wù)用戶需要分析數(shù)據(jù),提供數(shù)據(jù)支持

            3.參與公司大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的運(yùn)維和監(jiān)控,保障數(shù)據(jù)質(zhì)量和服務(wù)穩(wěn)定性

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            1、運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)解決風(fēng)險(xiǎn)管理業(yè)務(wù)中遇到的實(shí)際問(wèn)題與需求,如風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、成長(zhǎng)評(píng)價(jià)等,包括對(duì)模型進(jìn)行設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、驗(yàn)證、測(cè)試、部署及監(jiān)控、優(yōu)化。。

            2、基于海量用戶數(shù)據(jù)和特征,進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查、特征加工、數(shù)據(jù)清洗等,建立數(shù)據(jù)挖掘模型。

            3、評(píng)估數(shù)據(jù)源的質(zhì)量和價(jià)值,能結(jié)合業(yè)務(wù)需求和場(chǎng)景,從各種數(shù)據(jù)維度中挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值,并設(shè)計(jì)不同的模型,應(yīng)用于不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中。

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            1、規(guī)劃車聯(lián)網(wǎng)安全架構(gòu),不斷完善車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的安全規(guī)范和要求,跟進(jìn)、解決存在的安全隱患;

            2、對(duì)上線前的軟件或者車上產(chǎn)品進(jìn)行安全方面驗(yàn)證及測(cè)試;

            3、跟進(jìn)最新漏洞的研究工作,理解漏洞的原理,編制漏洞研究報(bào)告和防范措施;

            4、負(fù)責(zé)行業(yè)/國(guó)家車聯(lián)網(wǎng)汽車網(wǎng)絡(luò)安全部分的技術(shù)及標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的研究工作。

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            1、從事大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)/應(yīng)用服務(wù)的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā),挑戰(zhàn)大規(guī)模、高并發(fā)、易運(yùn)維的分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)構(gòu)建;

            2、參與負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)/風(fēng)控/分析等數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品開(kāi)發(fā)迭代,包括需求討論需求/系統(tǒng)/算法的討論、設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn);

            3、定位和解決集群組件如spark、hive、hbase、kafka的性能和高可用問(wèn)題,協(xié)助集群監(jiān)控系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)。

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            1.基于hadoop生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè);

            2.負(fù)責(zé)各業(yè)務(wù)條線相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)建模

            3.負(fù)責(zé)基于sqoop,hive、spark、sparksql、mysql進(jìn)行大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)

            4.負(fù)責(zé)離線運(yùn)算、實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)項(xiàng)目的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)及運(yùn)維

            5.負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)

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