大數據開發工程師的職責文本精選
大數據開發工程師需要處理公司大數據平臺產品的技術工作，包括存儲、處理、分析、挖掘、架構設計、研發工作。下面是第一范文網小編整理的大數據開發工程師的職責文本精選。
大數據開發工程師的職責文本精選1
職責：
1、負責該領域的業務需求討論，完成技術方案及數據開發;
2、負責數據倉庫的體系建設及落地實現;
3、負責大數據平臺各類環境的部署及運維、并參與架構優化、性能優化等工作;
4、負責該領域所屬模塊的代碼開發、調試與維護工作，并進行技術沉淀和文檔輸出。
招聘要求：
1、計算機、電子通信、自動化等專業，本科及以上學歷;
2、五年以上研發經驗，其中二年以上大數據開發的相關工作經驗;
3、熟練JAVA開發語言;熟悉微服務及Spring框架;
4、熟練熟練Hive、Impala、ES性能調優，關注細節，學習能力強;
5、能配合團隊完成該領域的工作，自我管理能力強，能承受工作中的各種壓力，具備很好的團隊意識
6、熟練主流大數據平臺產品部署及運維，如CDH、HDP平臺。
7、對機器學習和深度學習等方面有一定的了解;
8、有汽車制造業及相關行業的大數據開發經驗優先。
大數據開發工程師的職責文本精選2
職責：
1、負責數據中心和大數據處理平臺的搭建
2、在線和離線海量數據分析平臺的開發;
3、研究大數據前沿技術，提升系統的運維效率;
4、參與大數據的采集、存儲、處理，分析等開發
5、參與數據挖掘算法的設計、對海量數據進行挖掘分析和發掘數據價值及算法學習及實現
【任職要求】：
1、計算機或相關專業本科學歷及以上，2年工作經驗以上
2、熟悉Java/Scala等至少一門語言，能對分布式常用技術進行合理應用，解決實際架構問題
3、熟練使用hadoop，hive，HBase，YARN，kafka，spark，Storm,Flume等大數據開發組件
4、熟悉整個大數據的完整處理流程，包括數據的采集、清洗、存儲、分析和可視化及報表開發;
5、熟悉分布式系統概念、架構，有大規模分布式系統設計、實現、部署等經驗;
6. 具有優秀的學習能力、獨立分析和解決問題能力，良好的團隊合作精神。
7. 有BI開發經驗的優化考慮。
大數據開發工程師的職責文本精選3
職責：
1.結合項目或產品涉及的具體業務場景，對數據進行清洗、計算與加工;
2.思路清晰，可快速響應數據處理的需求，評估并給出合理的解決方案，并采用合理的方式處理需求;
3.積極主動，能夠與團隊成員進行有效溝通，并完成數據處理結果的核對與對接;
4.完成上級交辦的工作或任務。
崗位要求
1.計算機相關專業大專以上學歷;
2.2年以上大數據產品或項目開發經驗，精通Hadoop生態圈，熟練使用Spark，HBase、Hive、Kafka、Redis等;
3.精通SQL，熟練使用HSQL實現復雜數據處理邏輯，并具備數據處理調優的能力;
4.熟悉Linux開發環境，熟悉Linux的shell命令。
5.具有良好的邏輯思維能力和嚴謹的程序開發思想，具備獨立問題排查與處理的能力;
6.良好的團隊精神和合作意識，強烈的責任心，對工作有激情，良好的溝通能力，能吃苦耐勞;
7.有大數據項目或產品背景者優先;
8.有使用Spark SQL進行數據處理，并具有Spark SQL優化經驗者優先。
9.有Python或者Shell腳本開發經驗優先
大數據開發工程師的職責文本精選4
職責：
1、負責數據采集、數據存儲、數據查詢、數據計算等基礎平臺的設計和開發工作;
2、利用Hadoop、Spark、Flink等技術進行離線和實時數據開發 ;
3、負責大數據平臺的規劃升級、平臺維護和優化 ;
4、和其他部門或團隊溝通、資源協調并落實工作。
任職要求
1、本科及以上學歷;
2、3年以上大型大數據平臺建設實施經驗 ;
3、掌握常用大數據組件hadoop、Hive、spark、Flink、hbase、elasticsearch等原理、使用和調優 ;
4、具備較強技術功底，精通Java、Scala、Python等至少一種開發語言，能根據需求給出技術架構 ;
5、有數據倉庫、元數據管理和治理的開發經驗優先 ;
6、善于溝通，思維活躍、責任感強、工作積極主動，有良好的團隊協作意識。
大數據開發工程師的職責文本精選5
職責：
1、負責完成業務和產品的對接，支持業務需求研發;
2、負責完成產品的迭代升級以及底層架構的升級研發;
3、完成團隊安排的其他相關日常工作任職要求;
4、負責產品的實時業務和離線業務的研發;
5、支持開源大數據技術在數據系統中的使用，修復、優化增強大數據技術;
崗位要求：
1、具有分布式系統架構開發能力，熟練使用storm、spark hbase者優先。
2、能夠使用實時計算平臺，進行實時業務數據的研發。
3、能夠基于已有平臺進行離線業務的開發。
4、有大數據應用產品研發經驗，具有數據決策產品研發經驗者優先。