數據倉庫工程師崗位職責（精選24篇）

數據倉庫工程師崗位職責 篇1

　　1、負責產品數據庫研發，參與系統整體架構設計；

　　2、根據產品目標負責相關業務的數據分析、建模、設計評審，跟進產品過程中數據庫設計；

　　3、負責產品模塊的數據層分析、設計、編碼、測試；

　　4、能夠獨立完成產品數據層開發任務，負責各類數據接口開發；

　　5、負責各類型數據操作處理和兼容問題；數據庫復雜SQL開發和調優。

數據倉庫工程師崗位職責 篇2

　　1、負責數據倉庫（HADOOP）ETL工作以及數據運營；

　　2、負責數據產品的業務需求梳理、數據開發以及維護；

　　3、負責數據倉庫的'維度建模以及設計相關的腳本調度；

　　4、負責維度模型的數據處理的腳本開發，程序開發以及接口對接。

數據倉庫工程師崗位職責 篇3

　　1、利用數據倉庫建模及相關技術，參與數據倉庫模型的設計。

　　2、參與企業級大數據倉庫項目的落地開發。

　　3、參與企業級主數據管理項目的實施落地。

　　4、利用hadoop生態相關技術，負責大數據中心的'數據處理流程，包括數據清洗、融合、統計、挖掘等。

數據倉庫工程師崗位職責 篇4

　　1、學習并理解勵步云學業務及系統，根據業務部門需求對公司各項業務數據進行統計分析，出具相關報表；

　　2、進行數據倉庫設計、模型開發、數據質量校驗，報表開發；

　　3、進行數據差異分析，找出統計口徑、數據錯誤、操作錯誤等造成的差異原因；

　　4、進行數據查詢優化，解決跑數性能問題。

數據倉庫工程師崗位職責 篇5

　　1、負責大數據平臺搭建及數據倉庫建模；

　　2、負責數據庫管理及數據優化；

　　3、利用大數據相關技術實現對數據的分析、挖掘、處理、及數據可視化等相關工作；

　　4、維護大數據平臺并能解決相關問題，保障平臺正常運行；

　　5、學習和研究新技術以滿足系統需求。

數據倉庫工程師崗位職責 篇6

　　1、進行GIS數據建庫和數據處理方案的設計和實現;

　　2、運用相關GIS軟件進行數據空間化處理建庫;

　　3、進行影像識別及處理;

　　4、進行數據采集處理建庫項目管理。

數據倉庫工程師崗位職責 篇7

　　1、維護數據庫穩定運行，持續發現和解決潛在的問題；

　　2、負責數據庫的性能優化，使用新技術和新架構滿足日益增長的業務需求；

　　3、負責數據庫的監控系統設計，為開發團隊提供平臺支持；

　　4、負責數據庫的運維方面的相關工作，包括數據庫的安裝部署、壓力測試、備份恢復、知識庫管理等

　　5、負責數據庫進行容量規劃、架構設計，提高業務高可用性和容災能力；

　　6、負責數據庫相關工作的整體規劃，提供決策建議。

數據倉庫工程師崗位職責 篇8

　　(1)分析需求，完成相關數據抽取、數據清洗、數據探索、數據建模分析等工作;

　　(2)按要求完成數據分析報告、建模報告、數據報表等;

　　(3)對數據進行深度挖掘和建模，做運營和用戶等各方面分析，深度挖掘運營優化和用戶行為特征等，推動分析問題的解決，為業務決策提供日常支持;

　　(4)與業務部門和技術部門對接，完成設計，編寫，維護和完善公司業務相關的.算法。

　　(5)參與項目成果匯編，對相關結果進行解讀和匯報。

　　任職要求：

　　(1)大專以上學歷，統計、數學、計算機、軟件專業優先;

　　(2)熟練使用Python，Mysql語言，具有一定的工程能力，完善的文檔和注釋習慣。熟悉JupyterLab遠程代碼編寫環境，Linux常用命令。會使用R，Java，Scala等語言更佳。

　　(3)熟悉數據分析過程，能夠完成數據抽取、數據處理、數據建模、數據分析報告等任務;

　　(4)一定的數據挖掘/機器學習理論和技術基礎，了解常用的數據挖掘算法如：聚類模型、線性回歸、邏輯回歸、分類模型、決策樹模型等。

數據倉庫工程師崗位職責 篇9

　　崗位職責：

　　深入研究業內領先的技術思路，輸出具有創新價值的預研項目可行性分析報告以及相關實驗數據;

　　負責產品、銷售、供應鏈、電商等公司數據的海量挖掘，并建立和優化用戶標簽、特征模型、產品精準匹配、異常預警等;

　　負責大數據下傳統機器學習算法的并行化實現及應用，并提出改進方法和思路;

　　參與公司大數據架構，負責BI實施中的數據挖掘模塊算法研究、模型建立和優化，幫助實現數據挖掘和分析平臺的建設;

　　負責相關數據挖掘項目的需求收集、項目建立、項目設計開發和結果輸出質量把控，通過數據挖掘結果驅動業務執行;

　　配合技術進行數據挖掘模型開發和模型封裝，例如決策規則模型、預警模型、流失模型、效果標桿模型、客戶生命周期管理模型等;

　　任職要求：

　　大學本科及以上學歷，統計學、計算機、信息技術、數學相關專業;

　　兩年以上數據建模經驗;

　　數據主流數據庫，mysql、oracle、DB2等傳統結構化數據倉庫，熟悉HBase、MongoDB等非結構化數據庫;

　　熟悉常用的聚類、分類、回歸、關聯、時間序列等監督式和非監督式學習算法;

　　熟悉R、Python、MLlib等數據挖掘工具中至少一種。

　　熟悉spark、storm等大數據計算框架者優先。

數據倉庫工程師崗位職責 篇10

　　崗位職責：

　　1.參與金融大數據平臺系統和算法的研發和優化;

　　2.基于大數據金融場景，進行信用風險模型，風控模型，營銷模型的創新設計;

　　3.與業務部門溝通合作，將數據模型應用于實際業務。

　　任職要求：

　　1.計算機相關專業碩士及以上學歷，至少7年以上相關工作經驗;;

　　2.具有良好的商業敏感度和優秀的數據分析技能，能夠開發創新而實際的.分析方法以解決復雜的商業問題。

　　3.熟悉機器學習的一般模型;例如分類.聚類.預測，理解一些常用的特征選擇和矩陣分解算法。

　　4.熟悉深度神經網絡和常用模型(如CNN，DBN，sparseconding,RNN等)，有Caffe或Theano或ConvNet的實踐經驗。

　　5.在語義理解檢索(如知識圖譜表示.結構化預測.語義解析.信息檢索.知識挖掘等)有過深入的工作與研究。

　　6.較強的自學能力.優秀的邏輯思維能力和良好的溝通表達能力和敬業精神。

　　7.具備良好的系統分析能力，良好的抽象思維和邏輯思維能力，獨立分析問題解決問題的能力;

　　8.可承受較大壓力，有責任感，較強的溝通協調能力，具有團隊合作精神;

　　9.有互聯網公司.大型金融企業和大型IT企業工作經歷的優先。

數據倉庫工程師崗位職責 篇11

　　1、負責應用平臺維護，保證其有效運行;

　　2、負責業務數據的挖掘、整合以及分析模型的建立、優化和評估;為業務人員日常工作提供可靠而明確的數據支撐;

　　3、負責報表相關功能的設計、開發工作，并負責報表優化、維護、數據采集;

　　4、負責系統相關文檔的制定和編寫。

　　5、有實際的MY SQL或Oracle等數據庫開發相關工作經歷，具有高級工程師技術能力;

　　6、有良好的溝通協調能力，能與客戶及項目組同事有效的溝通;

　　7、能夠獨立分析客戶需求，并能針對客戶需求編寫需求分析、設計等技術方案;

　　8、熱愛軟件事業，具有較強的責任感,有快速掌握新技術和獨立解決技術問題的能力;

數據倉庫工程師崗位職責 篇12

　　1.負責工業設備組網及數據采集方案設計；

　　2.負責設計方案所需傳感器、儀表選型，布線圖、數據存儲方式、數據表等詳細設計；

　　3.負責與設備廠商、數控系統廠商進行業務協議、通信協議及接口協調；

　　4.負責現場數據采集相關軟硬件安裝調試；

　　5.負責和用戶現場對口協調、技術指導及現場培訓。

數據倉庫工程師崗位職責 篇13

　　崗位職責：

　　1、對通信和金融業務數據進行分析和挖掘，滿足研發和運營等部門的業務需求和決策需求;

　　2、能根據業務特點選擇最合適的數據挖掘算法，并做調優;

　　3、支持數據分析、挖掘算法平臺的部署和日常運營;

　　4、撰寫分析類報告。

　　任職資格：

　　1、大學本科或本科以上統計學、數學或其他相關專業，對數據結構熟悉;

　　2、熟練使用python進行數據分析、處理、可視化。熟悉numpy/pandas/matplotlib等常用模塊。熟練使用sql,最好用過hive-sql或spark-sql;

　　3、對hadoop/spark有一定了解。能夠簡單使用hadoop系列命令;

　　4、對線性回歸，決策森林，xgboost，評分卡等數據挖掘相關算法有一定了解;

　　5、做過web接口調試，熟悉json者優先;

　　6、熟練掌握PPT和EXCEL制作;

　　7、具備良好的學習、溝通與表達能力，具有較強的團隊合作精神，對工作富有熱情，能承受工作壓力;

　　8、有運營商或金融類相關數據經驗工作優先考慮;

　　9、能適應中長期現場出差。

數據倉庫工程師崗位職責 篇14

　　1.負責海量數據的分析開發工作;

　　2.完成數據挖掘模型，跟蹤模型的實施和效果，定期優化算法和分析策略，分析研究后提供建設性建議 ;

　　3.優化大數據存儲、計算等各方面性能，確保能從海量大數據信息里，有效進行數據分析和挖掘;

　　4.根據用戶的活動記錄進行特征篩選和關聯挖掘。提高關聯準確性;

　　5.參與相關數據標準和規范的制定。

　　要求：

　　1.熟悉java/scala/python/R中至少一種編程語言，具有良好的.編碼習慣;

　　2.計算機、數學相關專業本科以上學歷;

　　3.2年以上數據挖掘及其相關經驗，對常用的數據挖掘算法有較深入了解，有實際算法調優經驗 ;

　　4.熟悉常用數據挖掘算法(聚類/分類/回歸/關聯規則/圖模型)等算法原理，具備實際的建模經驗，熟悉常用機器學習算法原理，如樸素貝葉斯/決策樹/隨機森林/邏輯回歸/SVM等，并具備相關應用經驗;

　　5.熟悉hadoop生態，具有spark/flink等實際開發經驗;

　　6.極強的數據敏感度，能從海量數據中挖掘出數據核心價值，相關;

　　7.熟悉分布式存儲，熟悉mysql/oracle、hbase、redis、mogongdb、elasticsearch等，熟悉neo4j/JanusGraph等圖數據庫優先 ;

　　8.富有創新精神，充滿激情，樂于接受挑戰，良好的溝通技巧和團隊合作，抗壓性強，能適應加班。

數據倉庫工程師崗位職責 篇15

　　1.負責企業級數據倉庫設計、規劃、建設、實施、管理,數據倉庫架構設計與數據開發，創建數據倉庫、數據集市

　　2.熟悉數據倉庫領域知識，從架構和技術層面參與建設數據倉庫，包括元數據管理、數據質量、主數據管理、性能優化和調優。

　　3.負責數據倉庫平臺相關數據管理工作，如研發規范、質量規范、保障規范的制定與推動實施落地

　　4.配合和協助數據分析/數據挖掘形成底層/中間層的業務邏輯切片

數據倉庫工程師崗位職責 篇16

　　1.從事GIS數據制作、分析、數據管理等工作;

　　2.編寫工作總結和作業流程等文件;

　　3.通過已經完成的矢量化成果和表格數據庫入庫和檢查工作;

　　4.利用軟件對圖形和屬性進行檢查，并進行錯誤修改;

　　5.其他數據制作處理工作。

數據倉庫工程師崗位職責 篇17

　　•在行業擔任數據工程師或后端工程師超過4年

　　•您將了解數據倉庫的概念(建模，調整，維護)

　　•您非常精通SQL，并渴望指導和教其他SQL

　　•您精通Python或任何其他腳本語言和軟件開發

　　•您在分布式數據處理/傳統RDBMS / MPP / NoSQL系統和數據建模方面有很強的低估/經驗

　　•您在Spark / Kafka / HBase / Redis / Kettle方面擁有豐富的經驗

　　•您受到探索數據的好奇心和動力的驅動

　　•您具有處理數據管道的DevOps問題的經驗

　　•對數據驅動業務，關鍵思想家，問題解決者和自我啟動者的熱情

　　•獲得認可大學的相關學科的學士學位

數據倉庫工程師崗位職責 篇18

　　工作職責：

　　1、運用數據挖掘和機器學習方法和技術，深入挖掘和分析海量商業數據

　　2、包括但不限于風控模型、用戶畫像、商家畫像建模、文本分析和商業預測等

　　3、運用數據挖掘/統計學習的理論和方法，深入挖掘和分析用戶行為，建設用戶畫像

　　4、從系統應用的角度，利用數據挖掘/統計學習的理論和方法解決實際問題

　　任職要求

　　—計算機、數學，統計學或人工智能等相關專業碩士以上學歷，5—10年以上或相關工作經歷

　　—精通1—2種編程語言（Python或Java），熟練掌握常用數據結構和算法，具備比較強的'實戰開發能力，能帶領團隊共同進步。

　　—具有統計或數據挖掘背景，并對機器學習算法和理論有較深入的研究

　　—熟悉數據挖掘相關算法（決策樹、SVM、聚類、邏輯回歸、貝葉斯）

　　—具有良好的學習能力、時間和流程意識、溝通能力

　　—熟悉Spark或hadoop生態分布式計算框架

　　—優秀的溝通能力，有創新精神，樂于接受挑戰，能承受工作壓力

　　—有互聯網，央企，政務，金融等領域大規模數據挖掘經驗者優先

數據倉庫工程師崗位職責 篇19

　　任職要求：

　　1、軟件、計算機、通訊等理工科相關專業本科及以上學歷；

　　2、具有3年配置管理或產品數據管理經驗；

　　3、熟悉計算機與網絡管理；

　　4、熟悉配置管理與產品數據管理知識，熟練掌握svn、plm等數據管理平臺的`操作與管理；

　　5、熟悉系統與信息安全知識；

　　6、具有較強的邏輯思維能力及良好的溝通能力，良好的主動學習能力及執行力。

數據倉庫工程師崗位職責 篇20

　　崗位職責:

　　1.從事數學建模及數據挖掘應用方法研究;

　　2.與開發部門配合實現相應的數據分析模塊的開發;

　　3.制定公司數據可管理體系,建產研究用數據平臺。

　　任職要求:

　　1.應用數學、統計學、計算機等專業碩士以上學歷;

　　2.具備常用機器學習、數據挖掘相關知識,會spark;

　　3.具備一種或多種開發語言(如scalapython java等)的.程序和算法開發能力,掌握常用數據結構和算法;

　　4.有視頻、地圖、文本、社交等大數據分析能力;

　　5.有工業數據分析工作經驗者優先。

數據倉庫工程師崗位職責 篇21

　　1、針對具體的業務場景需求、定義數據分析及挖掘問題;

　　2、使用統計學分析方法、挖掘算法、構建有效且通用的數據分析模型，對數據挖掘方案進行驗證、開發、改進和優化，實現數據挖掘的功能應用;

　　3、搭建高擴展高性能的數據分析模型庫，作為數據分析團隊的基礎工具;

　　4、完成領導安排的其他工作。

數據倉庫工程師崗位職責 篇22

　　1、負責數據倉庫的設計、開發、部署、維護和優化;

　　2、參與公司項目數據庫架構設計,及相關文檔的撰寫;

　　3、協助開發完成數據庫表的設計以及SQL調優,給開發人員提供SQL調優指導;

　　4、負責數據庫技術規范建設。

數據倉庫工程師崗位職責 篇23

　　1、針對海量用戶行為數據進行挖掘和建模，深入挖掘數據的業務價值。研究機器學習或統計學習領域的前沿技術，并能活學活用到項目中。

　　2、基于對汽車廣告投放業務及用戶的理解，參與精準營銷、個性化推薦等模型建設和領域研究，提升轉化率等業務指標。

　　3、根據業務需要采集相關數據，對原始數據進行ETL和歸類整理，并實現流程自動化。

　　4、其他大數據處理及項目開發工作等。

數據倉庫工程師崗位職責 篇24

　　1、對海量業務數據進行分析，并利用算法挖掘用戶行為特征，發現潛在規律，建立機器學習算法并優化;

　　2、利用數據挖掘技術分析、預測用戶的消費行為;

　　3、建立各種業務邏輯模型和數學模型，幫助公司改善運營管理，節省成本。

　　任職要求：

　　1、大學本科及以上學歷;

　　2、統計學、會計學、數學、物理等相關專業;

　　3、本科5年以上同崗位工作經驗，研究生3年以上同崗位工作經驗;

　　4、對統計學和數據挖掘算法原理有較為深刻的理解，了解數據倉庫思想，熟悉SPSS、SAS、R、MAHOUT等數據挖掘軟件之一;

　　5、熟悉決策樹、聚類、邏輯回歸，關聯分析、SVM，貝葉斯等數據挖掘算法，有海量數據挖掘的項目經驗;

　　6、有用戶行為分析、用戶建模、業務建模、數學建模經驗優先;

　　7、良好的邏輯分析能力、分析問題和解決問題的`能力，對數據敏感，良好的溝通能力。