在南京大數(shù)據(jù)就業(yè)有哪些崗位
來源:教育聯(lián)展網(wǎng) 編輯:汪嘰汪嘰 發(fā)布時(shí)間:2021-12-28
大數(shù)據(jù)開發(fā)相關(guān)的崗位很多,比較熱門的包括:
1、大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師
主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)模型的ETL開發(fā)、數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè);面 向業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)提取、分析、報(bào)表、挖掘等系統(tǒng)設(shè)計(jì)和開 發(fā)工作。
崗位要求: 精通常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法,理解面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)的 基本原則,熟悉常用的設(shè)計(jì)模式; 掌握Hadoop生態(tài)體系框架,包括Hadoop、Hive、 Spark、Storm、Flink、ElasticSearch、HBase等;
2、大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師
主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)平臺(tái)的集群管理,機(jī)器優(yōu)化,集群監(jiān) 控等;對(duì)現(xiàn)有集群的優(yōu)化和性能調(diào)優(yōu),滿足不斷增長的 業(yè)務(wù)需求等。
崗位要求: 熟悉主流開源數(shù)據(jù)組件,包括但不限于HADOOP、 Hive 、 HBase 、 ZK 、 Spark 、 Flink 、 Flume 、 ElasticSearch and etc;深入理解Hadoop各組件的原理 和實(shí)現(xiàn);熟悉分布式原理、分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)等。
3、大數(shù)據(jù)架構(gòu)師
主要負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)框架的整體架構(gòu)設(shè)計(jì),結(jié)合公 司實(shí)際業(yè)務(wù)情況進(jìn)行技術(shù)選型;負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算平 臺(tái)的整體評(píng)估、設(shè)計(jì)以及核心功能模塊的開發(fā)等。
崗位要求: 熟悉常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法;具備豐富的開發(fā)經(jīng) 驗(yàn),了解主流的大數(shù)據(jù)技術(shù)框架組件,包括但不限于 Hadoop、Spark、Storm、Flink等。
4、大數(shù)據(jù)分析師
大數(shù)據(jù)分析方向的崗位,則主要以數(shù)據(jù)分析挖掘?yàn)? 主,通常需要負(fù)責(zé)常規(guī)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析需求開發(fā),用戶畫 像構(gòu)建,推薦算法實(shí)現(xiàn)等。
崗位要求: 熟悉數(shù)據(jù)倉庫理論、數(shù)據(jù)挖掘理論基礎(chǔ),熟悉常用 機(jī)器學(xué)習(xí)算法(如邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、貝葉 斯等);對(duì)Hadoop和Spark生態(tài)當(dāng)中的主流技術(shù)組件,有 相應(yīng)程度的了解。
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