职位描述：理想的候选人能够熟练使用大型数据集找到产品和流程优化的机会，并使用模型测试不同行动方案的有效性。必须具有使用各种数据挖掘/数据分析方法的丰富经验，使用各种数据工具，构建和实施模型，使用/创建算法和创建/运行模拟。他们必须能够凭借基于数据的见解推动业务结果。他们必须能够与各种利益相关者和职能团队合作。合适的候选人将热衷于发现大型数据集中隐藏的解决方案，并与利益相关者合作改善业务结果。对于数据仓库、数据湖、数据中心等各种数据管理架构以及数据集成、治理、元数据管理等支持流程的强大能力。能够设计、构建和管理数据管道，涵盖数据转换、数据模型、逻辑、模式、元数据和工作负载管理。在使用传统数据集成技术构建和优化数据管道、管道架构和集成数据集方面具有丰富的经验。这些应包括ETL/ELT、数据复制/CDC、面向消息的数据移动、API设计和访问以及流数据集成等新兴数据摄取和集成技术。至少三年或更多的数据管理领域工作经验，包括数据集成、建模、优化和数据质量，以及与数据工程职责和任务直接相关的其他领域。与各个团队合作，并通过演示和原型演示定期更新。该角色需要同时参与多个项目。该职位还将参与制定关键业务需求，解决这些问题的各种分析方法的合理化。保持最先进的知识，并作为相关责任领域的专家参与技术讨论和审查。通过口头和书面报告有效地沟通思想、计划和结果-与同行、管理层、运营团队和外部组织有效合作参与技术论坛和其他适当的活动和会议该职位参与帮助开发、分析和得出结论，并将结果呈现给业务用户。根据候选人的资格，该职位可以是数据工程师或数据科学家。资格要求：能够设计、构建和管理数据管道，涵盖数据转换、数据模型、模式、元数据和工作负载管理的强大能力。能够与IT和业务部门合作，将分析和数据科学输出整合到业务流程和工作流程中。熟练掌握流行的数据库编程语言，包括[SQL、NO SQL在构建和优化数据管道、管道架构和集成数据集方面具有处理大型异构数据集的丰富经验。这些应包括[ETL/ELT、数据复制/CDC、面向消息的数据移动、API设计和访问]以及新兴的数据摄取和集成技术，如[流数据集成、CEP和数据虚拟化]。在使用Microsoft SQL Server上的SQL方面具有丰富的经验。在与现有ETL流程和数据集成、数据准备流程的优化方面具有丰富的经验，并帮助将其投入生产。基本了解使用Power BI进行基于语义层的数据发现。熟练使用Alteryx作为ETL工具和Qlik作为BI工具。其他技能和能力：在快节奏的环境中工作的能力强大的自主工作和团队合作能力将复杂的定量分析以清晰、精确、可操作的方式传达给技术和非技术受众的能力出色的时间管理、多任务处理和沟通能力。能够同时处理多个项目和相关复杂性良好的人际交往和沟通能力了解Hadoop生态系统的知识将是一个加分项对最新技术趋势有良好的理解 
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