獵頭7月12日人才推薦 某互聯(lián)網(wǎng)公司 大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師 17萬(wàn)
自我評(píng)價(jià)：
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熟悉主流關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)：MySQL 、Oracle 、 PostgreSQL 、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)：Hive；
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熟悉PL/SQL存儲(chǔ)過(guò)程、自定義函數(shù)、觸發(fā)器的編寫，可以通過(guò)封裝 SQL 語(yǔ)句做 ETL 開(kāi)發(fā)和指標(biāo)計(jì)算；
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熟悉 Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)，包括三大組件：HDFS、YARN、MapReduce;
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熟悉 Sqoop 在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和 HDFS 之間的導(dǎo)入和導(dǎo)出；
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熟悉Linux基本指令，如三劍客：awk、grep、sed，通過(guò)這些指令可以對(duì)文件數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；
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熟悉存儲(chǔ)過(guò)程和 Shell 腳本的編寫，封裝SQL和HQL語(yǔ)句，對(duì)存過(guò)和 Shell 腳本進(jìn)行定時(shí)調(diào)度、任務(wù)的并發(fā)和數(shù)據(jù)的抽取；
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熟悉 ETL 工具：Kettle、Azkaban、Moia 可以做任務(wù)的并發(fā)，定時(shí)調(diào)度，以及數(shù)倉(cāng)的數(shù)據(jù)抽取；
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熟悉SQL調(diào)優(yōu)，Hive 優(yōu)化，數(shù)倉(cāng)ODS / DW / DM 的分層理論；
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熟悉報(bào)表開(kāi)發(fā)工具帆軟；
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熟練使用英文進(jìn)行溝通；
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了解一體化的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)平臺(tái)：華為云、阿里云；
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了解Python的基本語(yǔ)法，pandas 一維series 和 二維 dataframe 做數(shù)據(jù)分析；
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了解R語(yǔ)言、Matlab。
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工作經(jīng)歷：
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某大數(shù)據(jù)有限公司（2021.10 - 至今），大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師。
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1.參與需求評(píng)審會(huì)議 ，理解業(yè)務(wù)邏輯 ，明確分工任務(wù)和開(kāi)發(fā)思路；
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2.通過(guò)Kettle 將源系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)抽取、清洗、去重等處理；
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3.通過(guò)Kettle的作業(yè)模塊進(jìn)行腳本調(diào)度 ，確保任務(wù)能按時(shí)準(zhǔn)確執(zhí)行；
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4.在 DW 層通過(guò)存儲(chǔ)過(guò)程進(jìn)行ETL的數(shù)據(jù)處理 ，制作主題域?qū)挶恚?/span>
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5.在 DM 層通過(guò)SQL語(yǔ)句和存儲(chǔ)過(guò)程完成業(yè)務(wù)指標(biāo)的計(jì)算；
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6.維護(hù)數(shù)據(jù)字典并數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)文檔 ，并協(xié)助測(cè)試人員完成測(cè)試工作；
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7.通過(guò)Sqoop將核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)、財(cái)務(wù)系統(tǒng)等10+個(gè)源系統(tǒng)全量抽取100+張表數(shù)據(jù)至ODS層；
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8.在DWD層編寫Shell腳本進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗和轉(zhuǎn)換 ，如空值補(bǔ)全、郵箱格式標(biāo)準(zhǔn)化等 ，確保數(shù)據(jù)一致性；
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9.編寫存儲(chǔ)過(guò)程 ，將數(shù)據(jù)從 DWD 層抽取到 DWS 層制作主題域?qū)挶恚?/span>
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10.根據(jù)業(yè)務(wù)需求 ，明確指標(biāo)計(jì)算邏輯 ，在ADS層進(jìn)行指標(biāo)計(jì)算 ，如標(biāo)準(zhǔn)法計(jì)量的操作風(fēng)險(xiǎn)資本要求、操作風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)、資本充足 率、一級(jí)資本充足率、核心一級(jí)資本充足率、流動(dòng)性比率等指標(biāo)；
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11 編寫存儲(chǔ)過(guò)程 ，將計(jì)算指標(biāo)的HQL代碼邏輯封裝到Shell腳本中；
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12.使用窗口函數(shù)、分析函數(shù)、case when 等計(jì)算客戶的活躍度 ，根據(jù)交易流水相關(guān)字段求出客戶購(gòu)買頻率；
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13.編寫存儲(chǔ)過(guò)程計(jì)算出rfm動(dòng)態(tài)指標(biāo)（ case when / sum / count / row_number） ，進(jìn)行用戶分群評(píng)級(jí)分析；
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14.使用 case when 對(duì)客戶進(jìn)行打標(biāo) ，窗口函數(shù)等根據(jù)交易流水、產(chǎn)品持有信息相關(guān)字段計(jì)算不同理財(cái)產(chǎn)品購(gòu)買客戶占比、城市高 客單、低客單用戶數(shù)；
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15.通過(guò)窗口函數(shù)、分析函數(shù)等分別計(jì)算總?cè)藬?shù)、高客單價(jià)占比、統(tǒng)計(jì)總?cè)藬?shù)中高客單人群的比例 ，計(jì)算TGI的值。
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