大數據職位要求

⑴ 大數據要求企業設置的崗位是

大數據要求企業設置的崗位是：首席信息官和首席數據官。

一、首席信息官

首席信息官通過指導對信息技術的利用來支持公司的目標，具備技術和業務過程兩方面的知識，具有多功能的概念，常常是將組織的技術調配戰略與業務戰略緊密結合在一起的最佳人選。

二、首席數據官

其主要是負責根據企業的業務需求、選擇資料庫以及數據抽取、轉換和分析等工具，進行相關的數據挖掘、數據處理和分析，並且根據數據分析的結果戰略性地對企業未來的業務發展和運營提供相應的建議和意見。CDO已經進入企業最高決策層，一般是直接向CEO進行匯報。

(1)大數據職位要求擴展閱讀

隨著雲時代的來臨，大數據（Bigdata）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Bigdata）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。

大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。

⑵ 大數據崗位

大數據崗位

大數據崗位可以分為三類，大數據開發工程師、數據分析工程師以及演算法工程師。

1.大數據開發常常被人誤解，只是寫SQL，導致很多下入行的小夥伴非常猶豫，大數據開發不僅只是寫枯鋒SQL，涉及面比較廣泛，包括分渣念布式計算、儲存、數倉方法論。大數據開發工程師需要掌沒梁晌握linux、Hadoop、Hive、Hbase、Spark、Flink等。

2.大數據分析工程師需要掌握Python、Pandas、機器學習等

3.演算法工程師需要好的數學基礎。根據研究領域來分主要有音頻/視頻演算法處理、圖像技術方面的二維信息演算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的一維信息演算法處理。#程序員# #大數據培訓#

⑶ 大數據行業對學歷有什麼要求呢

大數據時代的到來，簡單的說是海量數據同完美計算能力結合的結果。確切的說是移動互聯網、物聯網產生了海量的數據，大數據計算技術完美地解決了海量數據的收集、存儲、計算、分析的問題。大數據時代開啟人類社會利用數據價值的另一個時代。

相信很多同學有這樣的提問：學習大數據對學歷有要求嗎？

回答這個問題之前還是讓我們看一段真實對話：

Q：請問從事大數據這行，碩士學歷有必要麼？

A：如果有條件，最好可以上到碩士，但不是說必須如此，大數據相關職位對行業知識和項目經驗也比較看重，如果家庭經濟情況允許，自己學習意願比較強可以選擇讀研。

Q：我以前是別的專業，想做這行，准備讀個碩士，請問可以選擇的專業有哪些？

A：應用數學、統計學、計算機、金融專業都可以

正如這段對話，許多同學在進入這個行業的時候都會疑惑：大數據相關的職位看上去有點高大上，是否需要研究生以上的學歷？

對國內就業市場而言，本科學歷是大數據相關職位的一個基本要求,從各個職位上看需求量都是最大的。高端人才要求碩士以上的學歷也很普遍，顯示出這個行業的進入的確是有一定門檻的。

對於學歷這個問題，一般來說，當你沒有任何基礎的時候，能拿的出手的只有學歷，本科生當然競爭不過研究生。但是隨著工作時間久了，你的能力達到了這個職位的要求，學歷就不重要了。尤其是對業務能力要求比較高的數據分析師、數據挖掘師這些職位，你的行業知識和業務理解能力在很多情況下比學歷更加重要。

當然，高端人才(如演算法工程師、數據科學家)對學歷也比較高，如果各方面條件允許，選擇計算數學/概率論/模式識別/計算機方面的研究生深造也是有必要的，一些大公司的確會在初篩的時候根據學歷篩選人，這個也很正常。當然，你也可以在工作幾年後，當覺得到基礎瓶頸的時候，可以再去讀書，這個時候可能你更清楚自己需要的是什麼。

海闊憑魚躍，天高任鳥飛。對於進入這個行業的同學而言，你可以選擇提升學歷後再進入這個行業，也可以先就業，用你的工作經驗彌補你的學歷不足。大數據是一個實踐性很強的學科，從實際工作中獲取的知識和能力是你在學校裡面無法學習到的，企業最終也是看重你的實際工作能力。

學歷只能代表過去，學歷不高只能說明在之前的學習階段沒有發揮好，但並不代表在後天環境中不能提高自己。如果我們沒有高學歷，那就在後天環境中淬煉自己，付出不亞於任何人的努力，提高自己的能力。對於大數據這項專業性特別強的技術而言，能力遠比一紙文憑實用的多。

不管你有沒有一個好專業，好學歷，最重要的一點，請別忘了，要堅持學習和進化，努力奮斗，相信天道終將酬勤！

⑷ 學大數據會有什麼工作

大數據領域崗位類別大致分為兩類：技術類崗位：技術類崗位主要是圍繞大數據平台框架進行系統開發應用類崗位：應用類崗位主要專注於用大數據去解決一些業務問題，需要學會如何對數據進行分析和挖掘，如何找到數據中蘊含的業務規律和特徵以支撐業務決策。大數據領域四大崗位職責和崗位要求一、大數據分析師崗位職責：1.從數據分析和數據挖掘角度為業務改進和提升提供建議2.構建數據產品，負責各類演算法的開發、應用、監控優化，保證數據產告沒品的實用性及可衡量性3.開展數據挖掘分析演算法、工具研究工作，研發創新方法解決業務問題崗位要求：第一、對行為分析感興趣，喜歡從數據中發現規律第二、熟悉掌握R、Python等編程語言第三、熟練使用SAS、SPSS等建模工具第四、較強的需求分析、數滑友簡據建模以及IT架構設計能力，能夠完成單個業務領域的IT架構設計工作，有大中型項目IT架構、IT方案設計方面的成功經驗優先二、數據管理專家崗位職責：1.研究大數據及數據管理領域業務發展趨勢和商業創新模式，進行大數據及數據管理領域的研究與規劃，進行業務創新和業務拓展2.獨立或指導團隊成員將銀行的需求轉化為系統可實施業務需求，根據搜集與定義的客戶業務目標、業務規則、業務流程，將獲得的需求清晰、准確的形成業務需求說明書，並完成與客戶的確認過程3.牽頭與業務部門對接業務需求，分析業務需求實施方式及實施方案，在業務架構、應用架構、開發中心等團隊的支持下，牽頭或指導團隊成員編寫立項材料，推動項目立項工作4.在項目實施階段，針對業務需求，牽頭或指導團隊成員配合設計人員、開發人員、測試人員進行系統設計、用例編寫、集成測試等工作崗位要求：第一、對數字敏感，邏輯思維強，具有較強的語言表達和人際溝通能力第二、要有數據分析或用戶研究的工作經驗第三、熟悉SAS、SPSS等至少一種統計分析軟體第四、熟悉 SQL，數據挖掘的常用演算法第五、 擁有海量數據處理和挖掘經驗者優先。三、大數據演算法工程師崗位職責：1．深入理解B端業務，准確分析問題，研發適合的演算法與策略，不斷優化演算法效果和性能2．熟悉濾波演算法及隨機過程，使用不同演算法對時序數據分析建模3．學習時序、NLP領域的先進技術並開展相關研發工作崗位要求：第一、熟悉時間序列和機器學習的理論基礎，有海量數據挖掘研發經驗優先第二、精通數理統計，數據邏輯清晰，溝通能力強，業務理解能力強第三、具有優秀的編程能力，精通Python等常用腳本語言第四、 責任心強信褲有良好的溝通能力和團隊合作能力四、數據產品經理崗位職責：1.負責發布系統的數據規劃、數據梳理、埋點等工作，提供完整的數據產品能力2.確立指標，搭建評估體系，全面衡量發布相關的情況，發現並歸因問題3.數據驅動，通過數據分析和挖掘等手段，輔助各平台策略優化和迭代4.參與數據相關產品的搭建，為產品質量和體驗負責崗位要求：第一、有數據體系或數據產品的搭建的經驗第二、優秀的邏輯思維，對數據敏感，較好的溝通能力，具備發現並解決問題的能力第三、 自驅力強，性格堅韌，能快速成長

⑸ 大數據需要什麼人才

說到大數據，肯定少不了分析軟體，這應該是大數據工作的根基，但市面上很多各種分析軟體，如果不是過來人，真的很難找到適合自己或符合企業要求的。
小編通過各大企業對大數據相關行業的崗位要求，總結了以下幾點：
（1）SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理
（2）會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示
（3）會用腳本語言進行數據分析，Python or R
（4）有獲取外部數據的能力，如爬蟲
（5）會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告
（6）熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、隨機森林、支持向量機等
對於學習大數據，總體來說，先學基礎，再學理論，最後是工具。基本上，每一門語言的學習都是要按照這個順序來的。
1、學習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒扎實，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業的相關理論知識。比如金融類的，要學習證券、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習數據分析工具，軟體結合案列的實際應用，關於數據分析主流軟體有(從上手度從易到難)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。
當然，學習數學與應用數學、統計學、計算機科學與技術等理工科專業的人確實比文科生有著客觀的優勢，但能力大於專業，興趣才會決定你走得有多遠。畢竟數據分析不像編程那樣，需要你天天敲代碼，要學習好多的編程語言，數據分析更注重的是你的實操和業務能力。如今的軟體學習都是非常簡單便捷的，我們真正需要提升的是自己的邏輯思維能力，以及敏銳的洞察能力，還得有良好的溝通表述能力。這些都是和自身的努力有關，而不是單純憑借理工科背景就可以啃得下來的。相反這些能力更加傾向於文科生，畢竟好奇心、創造力也是一個人不可或缺的。一、計算機編碼能力實際開發能力和大規模的數據處理能力是作為大數據工程師的一些必備要素。舉例來說，現在人們在社交網路上所產生的許多記錄都是非結構化的數據，如何從這些毫無頭緒的文字、語音、圖像甚至視頻中拾取有意義的信息就需要大數據工程師親自挖掘。二、數學及統計學相關的背景國內BAT為代表的大公司，對於大數據工程師的要求都是希望是統計學和數學背景的碩士或博士學歷。缺乏理論背景的數據工作者，按照不同的數據模型和演算法總能捯飭出一些結果來，但如果你不知道那代表什麼，就並不是真正有意義的結果，並且那樣的結果還容易誤導你。只有具備一定的理論知識，才能理解模型、復用模型甚至創新模型，來解決實際問題。三、特定應用領域或行業的知識大數據工程師這個角色很重要的一點是，不能脫離市場，因為大數據只有和特定領域的應用結合起來才能產生價值。所以，在某個或多個垂直行業的經歷能為應聘者積累對行業的認知，對於之後成為大數據工程師有很大幫助。

⑹ 大數據開發工程師的基本職責-崗位職責

大數據開發工程師的基本職責-崗位職責

在學習、工作、生活中，很多情況下我們都會接觸到崗位職責，明確崗位職責能讓員工知曉和掌握崗位職責，能夠最大化的進行勞動用工管理，科學的進行人力配置，做到人盡其才、人崗匹配。我們該怎麼制定崗位職責呢？以下是我為大家整理的大數據開發工程師的基本職責-崗位職責，僅供參考，歡迎大家閱讀。

大數據開發工程師的基本職責-崗位職責1

職責：

1、參與大數據平台搭建以及項目技術架構。

2、數據分析，挖掘，模型具體的產品化；

3、根據產品需求，分析編寫和制定大數據相關解決方案

崗位要求：

1、計算機相關專業本科以上學歷，編程基礎扎實，有2年以上大數據開發經驗

2、熟悉Hadoop生態和體系架構，熟悉Flink、Spark，Hive等常用開源工具

3、熟悉Flume，kakfa，scribe等日誌收集體系

4、熟悉主流資料庫（Oracle、postgresql、Mysql、Sql Server）中的1種及以上，有較好的SQL性能調優經驗

5、有數據倉庫ETL經驗者優先

6、有用戶行為日誌採集、海量數據處理、數據建模方面經驗者優先

7、有持續學習的能力；喜歡開源軟體，樂於知識分享；對工作認真負責；可以獨立承擔較大工作壓力

大數據開發工程師的基本職責-崗位職責2

職責：

1、數字貨幣領域數據統計分析，負責數字貨幣量化投資策略的設計、管理以及實際投資運作

2、與交易員對接，制定切實可行的的'策略測試計劃，開展新策略模型的開發和驗證

3、協助交易員進行交易、風險管理，並對實際交易結果進行量化的績效分析，推動交易自動化

4、上級交辦的其他工作

任職要求：

1、數學/計算機/金融專業畢業，有扎實的演算法和機器學習的理論基礎

2、有量化實盤交易經驗，具備豐富的數學建模經驗及較強的數據處理能力優先

3、對金融市場的價格波動有獨特理解和深入的量化分析，具備一定對沖策略研究經驗；

4、對數字貨幣領域感興趣，結果導向；

5、有網頁抓取和爬蟲程序編寫經驗者優先。

大數據開發工程師的基本職責-崗位職責3

職責：

1、大數據日誌分析系統的設計，選型和開發；

2、配合各業務給予數據支持，對產品和運營數據總結和優化；

3、處理用戶海量數據，提取、分析、歸納用戶屬性，行為等信息，完成分析結果；

4、發現並指出數據異常情況，分析數據合理性；

5、公司大數據基礎架構平台的運維，保障數據平台服務的穩定性和可用性；

6、大數據基礎架構平台的監控、資源管理、數據流管理；

7、基於數據分析的可預測的雲平台彈性擴展解決方案。

任職要求：

1、日誌分析數據系統實際經驗；

2、3年以上互聯網行業研發經驗，有使用Hadoop/hive/spark分析海量數據的能力；

3、掌握Hadoop、Flume，Kafka、Zookeeper、HBase、Spark的安裝與調試；

4、熟悉大數據周邊相關的資料庫系統，關系型資料庫和NoSQL。

5、掌握Linux操作系統的配置，管理及優化，能夠獨立排查及解決操作系統層的各類問題；

6、有良好的溝通能力，具備出色的規劃、執行力，強烈的責任感，以及優秀的學習能力。

大數據開發工程師的基本職責-崗位職責4

職責：

1、負責數據分析、加工、清理、處理程序的開發；

2、負責數據相關平台的搭建、維護和優化；

3、負責基於Hadoop/Spark/Hive/kafka等分布式計算平台實現離線分析、實時分析的計算框架的開發；

崗位要求：

1、本科學歷須211院校以上，碩士及以上學歷不限院校，計算機軟體及相關專業

2、熟悉java和Scala語言、熟悉常用設計模式、具有代碼重構意識；

3、熟練使用hadoop、hbase、Kafka、hive、spark、presto，熟悉底層框架和實現原理；

4、使用Spark Streaming和Spark SQL進行數據處理，並具有SPARK SQL優化經驗；

5、需要有至少2年開發經驗，有flink開發經驗優先；

6、學習能力強，喜歡研究新技術，有團隊觀念，具備獨立解決問題的能力。

大數據開發工程師的基本職責-崗位職責5

職責：

1、負責大數據平台的基礎環境搭建與性能優化，完成平台的構建與維護、實時流計算平台、分布式調度、可視化報表等平台的架構與研發；

2、對各種開源框架進行深入的代碼剖析和優化；

3、參與大數據技術方案評審；

4、指導初中級大數據工程師工作；

崗位要求：

1、計算機相關專業全日制專科及以上學歷，具有3年或以上的分布式計算平台研發工作經驗；

2。對大數據相關組件：Hadoop、Spark、Hbase、Hive、Flink、Kafka、Flume等架構與底層實現有深入理解，具備相應的定製和研發能力，尤其需要精通Flink框架；

3。具備構建穩定的大數據基礎平台的能力，具備數據收集、數據清洗、數據倉庫建設、實時流計算等系統研發經驗；

4。對技術有熱情，有不錯的數據思維和敏感度，有一定的數據分析能力優先，對深度學習、機器學習有一定的了解優先；

5。工作有計劃性，責任心和執行能力強，具備高度的責任心、誠信的工作作風、優秀溝通能力及團隊精神。

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⑺ 大數據架構師崗位的主要職責概述

大數據架構師崗位的主要職責概述 篇1

職責：

1、負責大數據平台及BI系統框架設計、規劃、技術選型，架構設計並完成系統基礎服務的開發;

2、負責海量埋點規則、SDK標准化、埋點數據採集、處理及存儲，業務數據分布存儲、流式/實時計算等應用層架構搭建及核心代碼實現;

3、開發大數據平台的核心代碼，項目敏捷開發流程管理，完成系統調試、集成與實施，對每個項目周期技術難題的解決，保證大數據產品的上線運行;

4、負責大數據平台的架構優化，代碼評審，並根據業務需求持續優化數據架構，保證產品的可靠性、穩定性;

5、指導開發人員完成數據模型規劃建設，分析模型構建及分析呈現，分享技術經驗;

6、有效制定各種突發性研發技術故障的應對預案，有清晰的隱患意識;

7、深入研究大數據相關技術和產品，跟進業界先進技術;

任職要求

1、統計學、應用數學或計算機相關專業大學本科以上學歷;

2、熟悉互聯網移動端埋點方法(點擊和瀏覽等行為埋點)，無埋點方案等，有埋點SDK獨立開發經驗者優選;

3、熟悉Hadoop，MR/MapRece，Hdfs，Hbase，Redis，Storm，Python，zookeeper，kafka，flinkHadoop，hive，mahout，flume，ElasticSearch，KafkaPython等，具備實際項目設計及開發經驗;

4、熟悉數據採集、數據清洗、分析和建模工作相關技術細節及流程

5、熟悉Liunx/Unix操作系統，能熟練使用shell/perl等腳本語言，熟練掌握java/python/go/C++中一種或多種編程語言

6、具備一定的演算法能力，了解機器學習/深度學習演算法工具使用，有主流大數據計算組件開發和使用經驗者優先

7、熟悉大數據可視化工具Tableau/echarts

8、具有較強的執行力，高度的責任感、很強的學習、溝通能力，能夠在高壓下高效工作;

大數據架構師崗位的主要職責概述 篇2

職責：

根據大數據業務需求，設計大數據方案及架構，實現相關功能;

搭建和維護大數據集群，保證集群規模持續、穩定、高效平穩運行;

負責大數據業務的設計和指導具體開發工作;

負責公司產品研發過程中的數據及存儲設計;

針對數據分析工作，能夠完成和指導負責業務數據建模。

職位要求：

計算機、自動化或相關專業(如統計學、數學)本科以上學歷，3年以上大數據處理相關工作經驗;

精通大數據主流框架(如Hadoop、hive、Spark等);

熟悉MySQL、NoSQL(MongoDB、Redis)等主流資料庫，以及rabbit MQ等隊列技術;

熟悉hadoop/spark生態的原理、特性且有實戰開發經驗;

熟悉常用的數據挖掘演算法優先。

大數據架構師崗位的主要職責概述 篇3

職責：

1、大數據平台架構規劃與設計;

2、負責大數據平台技術框架的選型與技術難點攻關;

3、能夠獨立進行行業大數據應用的整體技術框架、業務框架和系統架構設計和調優等工作，根據系統的業務需求，能夠指導開發團隊完成實施工作;

4、負責數據基礎架構和數據處理體系的升級和優化，不斷提升系統的穩定性和效率，為相關的業務提供大數據底層平台的支持和保證;

5、培養和建立大數據團隊，對團隊進行技術指導。

任職要求：

1、計算機相關專業的背景專業一類院校畢業本科、碩士學位，8年(碩士5年)以上工作經驗(至少擁有3年以上大數據項目或產品架構經驗);

2、精通Java，J2EE相關技術，精通常見開源框架的架構，精通關系資料庫系統(Oracle MySQL等)和noSQL數據存儲系統的原理和架構;

3、精通SQL和Maprece、Spark處理方法;

4、精通大數據系統架構，熟悉業界數據倉庫建模方法及新的建模方法的發展，有DW，BI架構體系的專項建設經驗;

5、對大數據體系有深入認識，熟悉Kafka、Hadoop、Hive、HBase、Spark、Storm、greenplum、ES、Redis等大數據技術，並能設計相關數據模型;

6、很強的學習、分析和解決問題能力，可以迅速掌握業務邏輯並轉化為技術方案，能獨立撰寫項目解決方案、項目技術文檔;

7、具有較強的內外溝通能力，良好的團隊意識和協作精神;

8、機器學習技術、數據挖掘、人工智慧經驗豐富者優先考慮;

9、具有能源電力行業工作經驗者優先。

大數據架構師崗位的主要職責概述 篇4

職責：

1.參與公司數據平台系統規劃和架構工作，主導系統的架構設計和項目實施，確保項目質量和關鍵性能指標達成;

2.統籌和推進製造工廠內部數據系統的構建，搭建不同來源數據之間的邏輯關系，能夠為公司運營診斷、運營效率提升提供數據支持;

3.負責數據系統需求對接、各信息化系統數據對接、軟體供應商管理工作

5.根據現狀制定總體的數據治理方案及數據體系建立，包括數據採集、接入、分類、開發標准和規范，制定全鏈路數據治理方案;深入挖掘公司數據業務，超強的數據業務感知力，挖掘數據價值，推動數據變現場景的落地，為決策及業務賦能;

6.定義不同的數據應用場景，推動公司的數據可視化工作，提升公司數據分析效率和數據價值轉化。

任職要求：

1.本科以上學歷，8年以上軟體行業從業經驗，5年以上大數據架構設計經驗，熟悉BI平台、大數據系統相關技術架構及技術標准;

2.熟悉數據倉庫、熟悉數據集市，了解數據挖掘、數據抽取、數據清洗、數據建模相關技術;

3.熟悉大數據相關技術：Hadoop、Hive、Hbase、Storm、Flink、Spark、Kafka、RabbitMQ;

4.熟悉製造企業信息化系統及相關資料庫技術;

5.具備大數據平台、計算存儲平台、可視化開發平台經驗，具有製造企業大數據系統項目開發或實施經驗優先;

6.對數據敏感，具備優秀的業務需求分析和報告展示能力，具備製造企業數據分析和數據洞察、大數據系統的架構設計能力，了解主流的報表工具或新興的前端報表工具;

7.有較強的溝通和組織協調能力，具備結果導向思維，有相關項目管理經驗優先。

大數據架構師崗位的.主要職責概述 篇5

職責：

1.負責產品級業務系統架構(如業務數據對象識別，數據實體、數據屬性分析，數據標准、端到端數據流等)的設計與優化。協助推動跨領域重大數據問題的分析、定位、解決方案設計，從架構設計上保障系統高性能、高可用性、高安全性、高時效性、分布式擴展性，並對系統質量負責。

2.負責雲數據平台的架構設計和數據處理體系的優化，推動雲數據平台建設和持續升級，並制定雲數據平台調用約束和規范。

3.結合行業應用的需求負責數據流各環節上的方案選型，主導雲數據平台建設，參與核心代碼編寫、審查;數據的統計邏輯回歸演算法、實時交互分析;數據可視化方案等等的選型、部署、集成融合等等。

4.對雲數據平台的關注業內技術動態，持續推動平台技術架構升級，以滿足公司不同階段的數據需求。

任職要求：

1.熟悉雲計算基礎平台，包括Linux(Ubuntu/CentOS)和KVM、OpenStack/K8S等基礎環境，熟悉控制、計算、存儲和網路;

2.掌握大型分布式系統的技術棧，如：CDN、負載均衡、服務化/非同步化、分布式緩存、NoSQL、資料庫垂直及水平擴容;熟悉大數據應用端到端的相關高性能產品。

3.精通Java，Python，Shell編程語言，精通SQL、NoSQL等資料庫增刪改查的操作優化;

4.PB級別實戰數據平台和生產環境的實施、開發和管理經驗;

5.熟悉Docker等容器的編排封裝，熟悉微服務的開發和日常調度;

6.計算機、軟體、電子信息及通信等相關專業本科以上學歷，5年以上軟體工程開發經驗，2年以上大數據架構師工作經驗。

大數據架構師崗位的主要職責概述 篇6

職責描述：

1、負責集團大數據資產庫的技術架構、核心設計方案，並推動落地；

2、帶領大數據技術團隊實現各項數據接入、數據挖掘分析及數據可視化；

3、新技術預研，解決團隊技術難題。

任職要求：

1、在技術領域有5年以上相關經驗，3年以上的架構設計或產品經理經驗；

2、具有2年以上大數據產品和數據分析相關項目經驗；

3、精通大數據分布式系統（hadoop、spark、hive等）的架構原理、技術設計；精通linux系統；精通一門主流編程語言，java優先。

大數據架構師崗位的主要職責概述 篇7

崗位職責：

1、基於公司大數據基礎和數據資產積累，負責大數據應用整體技術架構的設計、優化，建設大數據能力開放平台；負責大數據應用產品的架構設計、技術把控工作。

2、負責制定大數據應用系統的數據安全管控體系和數據使用規范。

3、作為大數據技術方案到產品實現的技術負責人，負責關鍵技術點攻堅工作，負責內部技術推廣、培訓及知識轉移工作。

4、負責大數據系統研發項目任務規劃、整體進度、風險把控，有效協同團隊成員並組織跨團隊技術協作，保證項目質量與進度。

5、負責提升產品技術團隊的技術影響力，針對新人、普通開發人員進行有效輔導，幫助其快速成長。

任職資格：

1、計算機、數學或相關專業本科以上學歷，5—20xx年工作經驗，具有大型系統的技術架構應用架構數據架構相關的實踐工作經驗。

2、有分布式系統分析及架構設計經驗，熟悉基於計算集群的軟體系統架構和實施經驗。

3、掌握Hadoop/Spark/Storm生態圈的主流技術及產品，深入了解Hadoop/Spark/Storm生態圈產品的工作原理及應用場景。

4、掌握Mysql/Oracle等常用關系型資料庫，能夠對SQL進行優化。

5、熟悉分布式系統基礎設施中常用的技術，如緩存（Varnish、Memcache、Redis）、消息中間件（Rabbit MQ、Active MQ、Kafka、NSQ）等；有實踐經驗者優先。

6、熟悉Linux，Java基礎扎實，至少3—5年以上Java應用開發經驗，熟悉常用的設計模式和開源框架。

大數據架構師崗位的主要職責概述 篇8

崗位職責：

1、負責公司大數據平台架構的技術選型和技術難點攻關工作；

2、依據行業數據現狀和客戶需求，完成行業大數據的特定技術方案設計與撰寫；

3、負責研究跟進大數據架構領域新興技術並在公司內部進行分享；

4、參與公司大數據項目的技術交流、解決方案定製以及項目的招投標工作；

5、參與公司大數據項目前期的架構設計工作；

任職要求：

1、計算機及相關專業本科以上，5年以上數據類項目（數據倉庫、商務智能）實施經驗，至少2年以上大數據架構設計和開發經驗，至少主導過一個大數據平台項目架構設計；

2、精通大數據生態圈的技術，包括但不限於MapRece、Spark、Hadoop、Kafka、Mongodb、Redis、Flume、Storm、Hbase、Hive，具備數據統計查詢性能優化能力。熟悉星環大數據產品線及有過產品項目實施經驗者優先；

3、優秀的方案撰寫能力，思路清晰，邏輯思維強，能夠根據業務需求設計合理的解決方案；

4、精通ORACLE、DB2、mySql等主流關系型資料庫，熟悉數據倉庫建設思路和數據分層架構思想；

5。熟練掌握java、R、python等1—2門數據挖掘開發語言；

6。熟悉雲服務平台及微服務相關架構思想和技術路線，熟悉阿里雲或騰訊雲產品者優先；

7、有煙草或製造行業大數據解決方案售前經驗者優先；

8、能適應售前支持和項目實施需要的短期出差；

大數據架構師崗位的主要職責概述 篇9

崗位職責：

1、負責相關開源系統/組件的性能、穩定性、可靠性等方面的深度優化；

2、負責解決項目上線後生產環境的各種實際問題，保障大數據平台在生產上的安全、平穩運行；

3、推動優化跨部門的業務流程，參與業務部門的技術方案設計、評審、指導；

4、負責技術團隊人員培訓、人員成長指導。

5、應項目要求本月辦公地址在錦江區金石路316號新希望中鼎國際辦公，月底項目結束後在總部公司辦公

任職要求：

1、熟悉linux、JVM底層原理，能作為技術擔當，解決核心技術問題；

2、3年以上大數據平台項目架構或開發經驗，對大數據生態技術體系有全面了解，如Yarn、Spark、HBase、Hive、Elasticsearch、Kafka、PrestoDB、Phoenix等；

3、掌握git、maven、gradle、junit等工具和實踐，注重文檔管理、注重工程規范優先；

4、熟悉Java後台開發體系，具備微服務架構的項目實施經驗，有Dubbo/Spring cloud微服務架構設計經驗優先；

5、性格開朗、善於溝通，有極強的技術敏感性和自我驅動學習能力，注重團隊意識。

大數據架構師崗位的主要職責概述 篇10

職責描述：

1、負責大數據平台框架的規劃設計、搭建、優化和運維；

2、負責架構持續優化及系統關鍵模塊的設計開發，協助團隊解決開發過程中的技術難題；

3、負責大數據相關新技術的調研，關注大數據技術發展趨勢、研究開源技術、將新技術應用到大數據平台，推動數據平台發展；

4、負責數據平台開發規范制定，數據建模及核心框架開發。

任職要求：

1、計算機、數學等專業本科及以上學歷；

2、具有5年及以上大數據相關工作經驗；

3、具有扎實的大數據和數據倉庫的理論功底，負責過大數據平台或數據倉庫設計；

4、基於hadoop的大數據體系有深入認識，具備相關產品（hadoop、hive、hbase、spark、storm、 flume、kafka、es等）項目應用研發經驗，有hadoop集群搭建和管理經驗；

5、熟悉傳統數據倉庫數據建模，etl架構和開發流程，使用過kettle、talend、informatic等至少一種工具；

6、自驅力強、優秀的團隊意識和溝通能力，對新技術有好奇心，學習能力和主動性強，有鑽研精神，充滿激情，樂於接受挑戰；

⑻ 想成為大數據開發工程師有哪些要求

1：大數據工程師看的是個人能力有多強，跟公司的需求是否相匹配。學歷並不是很重要的，能有大規模處理

2：大數據工程師需要有著很強的邏輯分析能力。一個公司里邊大數據會有很多，方方面面的數據都可能被拿到手。而大數據工程師就需要很強的邏輯數據的經驗並且有枯鋒喜歡在數據海洋中尋寶的好奇心會更適合這個工作。分析能力，從中找出那些是對公司發展最為重要的，那些是不重要的。

3：大數據工程師要有著很強的溝通能力。大數據工程師的工作不管是跟技術部門還是非技術部門都是需要加強聯系的，需要跟同事或者領導來不斷溝通銀敗沒，才能達到工作效率最大化。

4：大數據工程師需要很強的學習能力。人只要具備很強鋒納的學習能力，才能在很短的時間內來適應自己的角色，也可以勝任很多個職位。這樣來說的大數據工程師無疑才是最為成功的。

5：大數據工程師要具有很強的計算機編碼能力。作為大數據工程師的一些必備因素就是實際開發能力和大規模的數據處理能力。現在社交網路上的無意義信息太多，這就需要我們大數據工程師來親自挖掘，找出里邊最有用的東西。當然有些公司的大數據工程師是以商業分析為主的，但是計算機處理大數據的方式也是必備的技能。

⑼ 大數據分析師報考要求

大數據分析師是一個非常熱門的職業，通常需要掌握一定的技能和具備一定的資格才能夠勝任這個職位。以下是一般的大數據分析師報考要求：

專業技能：需要掌握大鏈扮數據技術和相關工具，如Hadoop、Spark、SQL等。同時需要熟練掌握一種或多種編程語言，如Java、Python等。熟練掌握數據挖掘、數據建模、數據可視化等技能也棚液灶是必須的。

經驗要求：需要有一定的相關工作經驗，對大數據處理、分析有一定的實際操作經驗。

能力要求：需要具備較好的溝通能力、邏輯思維能力、問題解決能力、團隊合作能埋念力等。

相關證書：具備相關的專業證書，如Cloudera Certified Data Analyst、SAS Certified Data Scientist等也可以增加求職競爭力。

需要注意的是，不同公司和崗位對大數據分析師的要求可能會有所不同，具體要求可能會有所差異。