大数据运维平台架构师(大数据运维平台架构师工资)

来源网友投稿 1161 2023-01-11

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本文目录一览:

大数据架构师岗位的主要职责概述

大数据架构师岗位的主要职责概述 篇1

职责:

1、负责大数据平台及BI系统框架设计、规划、技术选型,架构设计并完成系统基础服务的开发;

2、负责海量埋点规则、SDK标准化、埋点数据采集、处理及存储,业务数据分布存储、流式/实时计算等应用层架构搭建及核心代码实现;

3、开发大数据平台的核心代码,项目敏捷开发流程管理,完成系统调试、集成与实施,对每个项目周期技术难题的解决,保证大数据产品的上线运行;

4、负责大数据平台的架构优化,代码评审,并根据业务需求持续优化数据架构,保证产品的可靠性、稳定性;

5、指导开发人员完成数据模型规划建设,分析模型构建及分析呈现,分享技术经验;

6、有效制定各种突发性研发技术故障的应对预案,有清晰的隐患意识;

7、深入研究大数据相关技术和产品,跟进业界先进技术;

任职要求

1、统计学、应用数学或计算机相关专业大学本科以上学历;

2、熟悉互联网移动端埋点方法(点击和浏览等行为埋点),无埋点方案等,有埋点SDK独立开发经验者优选;

3、熟悉Hadoop,MR/MapReduce,Hdfs,Hbase,Redis,Storm,Python,zookeeper,kafka,flinkHadoop,hive,mahout,flume,ElasticSearch,KafkaPython等,具备实际项目设计及开发经验;

4、熟悉数据采集、数据清洗、分析和建模工作相关技术细节及流程

5、熟悉Liunx/Unix操作系统,能熟练使用shell/perl等脚本语言,熟练掌握java/python/go/C++中一种或多种编程语言

6、具备一定的算法能力,了解机器学习/深度学习算法工具使用,有主流大数据计算组件开发和使用经验者优先

7、熟悉大数据可视化工具Tableau/echarts

8、具有较强的执行力,高度的责任感、很强的学习、沟通能力,能够在高压下高效工作;

大数据架构师岗位的主要职责概述 篇2

职责:

根据大数据业务需求,设计大数据方案及架构,实现相关功能;

搭建和维护大数据集群,保证集群规模持续、稳定、高效平稳运行;

负责大数据业务的设计和指导具体开发工作;

负责公司产品研发过程中的数据及存储设计;

针对数据分析工作,能够完成和指导负责业务数据建模。

职位要求:

计算机、自动化或相关专业(如统计学、数学)本科以上学历,3年以上大数据处理相关工作经验;

精通大数据主流框架(如Hadoop、hive、Spark等);

熟悉MySQL、NoSQL(MongoDB、Redis)等主流数据库,以及rabbit MQ等队列技术;

熟悉hadoop/spark生态的原理、特性且有实战开发经验;

熟悉常用的数据挖掘算法优先。

大数据架构师岗位的主要职责概述 篇3

职责:

1、大数据平台架构规划与设计;

2、负责大数据平台技术框架的选型与技术难点攻关;

3、能够独立进行行业大数据应用的整体技术框架、业务框架和系统架构设计和调优等工作,根据系统的业务需求,能够指导开发团队完成实施工作;

4、负责数据基础架构和数据处理体系的升级和优化,不断提升系统的稳定性和效率,为相关的业务提供大数据底层平台的支持和保证;

5、培养和建立大数据团队,对团队进行技术指导。

任职要求:

1、计算机相关专业的背景专业一类院校毕业本科、硕士学位,8年(硕士5年)以上工作经验(至少拥有3年以上大数据项目或产品架构经验);

2、精通Java,J2EE相关技术,精通常见开源框架的架构,精通关系数据库系统(Oracle MySQL等)和noSQL数据存储系统的原理和架构;

3、精通SQL和Mapreduce、Spark处理方法;

4、精通大数据系统架构,熟悉业界数据仓库建模方法及新的建模方法的发展,有DW,BI架构体系的专项建设经验;

5、对大数据体系有深入认识,熟悉Kafka、Hadoop、Hive、HBase、Spark、Storm、greenplum、ES、Redis等大数据技术,并能设计相关数据模型;

6、很强的学习、分析和解决问题能力,可以迅速掌握业务逻辑并转化为技术方案,能独立撰写项目解决方案、项目技术文档;

7、具有较强的内外沟通能力,良好的团队意识和协作精神;

8、机器学习技术、数据挖掘、人工智能经验丰富者优先考虑;

9、具有能源电力行业工作经验者优先。

大数据架构师岗位的主要职责概述 篇4

职责:

1.参与公司数据平台系统规划和架构工作,主导系统的架构设计和项目实施,确保项目质量和关键性能指标达成;

2.统筹和推进制造工厂内部数据系统的构建,搭建不同来源数据之间的逻辑关系,能够为公司运营诊断、运营效率提升提供数据支持;

3.负责数据系统需求对接、各信息化系统数据对接、软件供应商管理工作

5.根据现状制定总体的数据治理方案及数据体系建立,包括数据采集、接入、分类、开发标准和规范,制定全链路数据治理方案;深入挖掘公司数据业务,超强的数据业务感知力,挖掘数据价值,推动数据变现场景的落地,为决策及业务赋能;

6.定义不同的数据应用场景,推动公司的数据可视化工作,提升公司数据分析效率和数据价值转化。

任职要求:

1.本科以上学历,8年以上软件行业从业经验,5年以上大数据架构设计经验,熟悉BI平台、大数据系统相关技术架构及技术标准;

2.熟悉数据仓库、熟悉数据集市,了解数据挖掘、数据抽取、数据清洗、数据建模相关技术;

3.熟悉大数据相关技术:Hadoop、Hive、Hbase、Storm、Flink、Spark、Kafka、RabbitMQ;

4.熟悉制造企业信息化系统及相关数据库技术;

5.具备大数据平台、计算存储平台、可视化开发平台经验,具有制造企业大数据系统项目开发或实施经验优先;

6.对数据敏感,具备优秀的业务需求分析和报告展示能力,具备制造企业数据分析和数据洞察、大数据系统的架构设计能力,了解主流的报表工具或新兴的前端报表工具;

7.有较强的沟通和组织协调能力,具备结果导向思维,有相关项目管理经验优先。

大数据架构师岗位的.主要职责概述 篇5

职责:

1.负责产品级业务系统架构(如业务数据对象识别,数据实体、数据属性分析,数据标准、端到端数据流等)的设计与优化。协助推动跨领域重大数据问题的分析、定位、解决方案设计,从架构设计上保障系统高性能、高可用性、高安全性、高时效性、分布式扩展性,并对系统质量负责。

2.负责云数据平台的架构设计和数据处理体系的优化,推动云数据平台建设和持续升级,并制定云数据平台调用约束和规范。

3.结合行业应用的需求负责数据流各环节上的方案选型,主导云数据平台建设,参与核心代码编写、审查;数据的统计逻辑回归算法、实时交互分析;数据可视化方案等等的选型、部署、集成融合等等。

4.对云数据平台的关注业内技术动态,持续推动平台技术架构升级,以满足公司不同阶段的数据需求。

任职要求:

1.熟悉云计算基础平台,包括Linux(Ubuntu/CentOS)和KVM、OpenStack/K8S等基础环境,熟悉控制、计算、存储和网络;

2.掌握大型分布式系统的技术栈,如:CDN、负载均衡、服务化/异步化、分布式缓存、NoSQL、数据库垂直及水平扩容;熟悉大数据应用端到端的相关高性能产品。

3.精通Java,Python,Shell编程语言,精通SQL、NoSQL等数据库增删改查的操作优化;

4.PB级别实战数据平台和生产环境的实施、开发和管理经验;

5.熟悉Docker等容器的编排封装,熟悉微服务的开发和日常调度;

6.计算机、软件、电子信息及通信等相关专业本科以上学历,5年以上软件工程开发经验,2年以上大数据架构师工作经验。

大数据架构师岗位的主要职责概述 篇6

职责描述:

1、负责集团大数据资产库的技术架构、核心设计方案,并推动落地;

2、带领大数据技术团队实现各项数据接入、数据挖掘分析及数据可视化;

3、新技术预研,解决团队技术难题。

任职要求:

1、在技术领域有5年以上相关经验,3年以上的架构设计或产品经理经验;

2、具有2年以上大数据产品和数据分析相关项目经验;

3、精通大数据分布式系统(hadoop、spark、hive等)的架构原理、技术设计;精通linux系统;精通一门主流编程语言,java优先。

大数据架构师岗位的主要职责概述 篇7

岗位职责:

1、基于公司大数据基础和数据资产积累,负责大数据应用整体技术架构的设计、优化,建设大数据能力开放平台;负责大数据应用产品的架构设计、技术把控工作。

2、负责制定大数据应用系统的数据安全管控体系和数据使用规范。

3、作为大数据技术方案到产品实现的技术负责人,负责关键技术点攻坚工作,负责内部技术推广、培训及知识转移工作。

4、负责大数据系统研发项目任务规划、整体进度、风险把控,有效协同团队成员并组织跨团队技术协作,保证项目质量与进度。

5、负责提升产品技术团队的技术影响力,针对新人、普通开发人员进行有效辅导,帮助其快速成长。

任职资格:

1、计算机、数学或相关专业本科以上学历,5—20xx年工作经验,具有大型系统的技术架构应用架构数据架构相关的实践工作经验。

2、有分布式系统分析及架构设计经验,熟悉基于计算集群的软件系统架构和实施经验。

3、掌握Hadoop/Spark/Storm生态圈的主流技术及产品,深入了解Hadoop/Spark/Storm生态圈产品的工作原理及应用场景。

4、掌握Mysql/Oracle等常用关系型数据库,能够对SQL进行优化。

5、熟悉分布式系统基础设施中常用的技术,如缓存(Varnish、Memcache、Redis)、消息中间件(Rabbit MQ、Active MQ、Kafka、NSQ)等;有实践经验者优先。

6、熟悉Linux,Java基础扎实,至少3—5年以上Java应用开发经验,熟悉常用的设计模式和开源框架。

大数据架构师岗位的主要职责概述 篇8

岗位职责:

1、负责公司大数据平台架构的技术选型和技术难点攻关工作;

2、依据行业数据现状和客户需求,完成行业大数据的特定技术方案设计与撰写;

3、负责研究跟进大数据架构领域新兴技术并在公司内部进行分享;

4、参与公司大数据项目的技术交流、解决方案定制以及项目的招投标工作;

5、参与公司大数据项目前期的架构设计工作;

任职要求:

1、计算机及相关专业本科以上,5年以上数据类项目(数据仓库、商务智能)实施经验,至少2年以上大数据架构设计和开发经验,至少主导过一个大数据平台项目架构设计;

2、精通大数据生态圈的技术,包括但不限于MapReduce、Spark、Hadoop、Kafka、Mongodb、Redis、Flume、Storm、Hbase、Hive,具备数据统计查询性能优化能力。熟悉星环大数据产品线及有过产品项目实施经验者优先;

3、优秀的方案撰写能力,思路清晰,逻辑思维强,能够根据业务需求设计合理的解决方案;

4、精通ORACLE、DB2、mySql等主流关系型数据库,熟悉数据仓库建设思路和数据分层架构思想;

5。熟练掌握java、R、python等1—2门数据挖掘开发语言;

6。熟悉云服务平台及微服务相关架构思想和技术路线,熟悉阿里云或腾讯云产品者优先;

7、有烟草或制造行业大数据解决方案售前经验者优先;

8、能适应售前支持和项目实施需要的短期出差;

大数据架构师岗位的主要职责概述 篇9

岗位职责:

1、负责相关开源系统/组件的性能、稳定性、可靠性等方面的深度优化;

2、负责解决项目上线后生产环境的各种实际问题,保障大数据平台在生产上的安全、平稳运行;

3、推动优化跨部门的业务流程,参与业务部门的技术方案设计、评审、指导;

4、负责技术团队人员培训、人员成长指导。

5、应项目要求本月办公地址在锦江区金石路316号新希望中鼎国际办公,月底项目结束后在总部公司办公

任职要求:

1、熟悉linux、JVM底层原理,能作为技术担当,解决核心技术问题;

2、3年以上大数据平台项目架构或开发经验,对大数据生态技术体系有全面了解,如Yarn、Spark、HBase、Hive、Elasticsearch、Kafka、PrestoDB、Phoenix等;

3、掌握git、maven、gradle、junit等工具和实践,注重文档管理、注重工程规范优先;

4、熟悉Java后台开发体系,具备微服务架构的项目实施经验,有Dubbo/Spring cloud微服务架构设计经验优先;

5、性格开朗、善于沟通,有极强的技术敏感性和自我驱动学习能力,注重团队意识。

大数据架构师岗位的主要职责概述 篇10

职责描述:

1、负责大数据平台框架的规划设计、搭建、优化和运维;

2、负责架构持续优化及系统关键模块的设计开发,协助团队解决开发过程中的技术难题;

3、负责大数据相关新技术的调研,关注大数据技术发展趋势、研究开源技术、将新技术应用到大数据平台,推动数据平台发展;

4、负责数据平台开发规范制定,数据建模及核心框架开发。

任职要求:

1、计算机、数学等专业本科及以上学历;

2、具有5年及以上大数据相关工作经验;

3、具有扎实的大数据和数据仓库的理论功底,负责过大数据平台或数据仓库设计;

4、基于hadoop的大数据体系有深入认识,具备相关产品(hadoop、hive、hbase、spark、storm、 flume、kafka、es等)项目应用研发经验,有hadoop集群搭建和管理经验;

5、熟悉传统数据仓库数据建模,etl架构和开发流程,使用过kettle、talend、informatic等至少一种工具;

6、自驱力强、优秀的团队意识和沟通能力,对新技术有好奇心,学习能力和主动性强,有钻研精神,充满激情,乐于接受挑战;

昭通java培训学校告诉你大数据运维师都需要掌握哪些技术?

随着互联网的不断发展,越来越多的人都希望通过学习大数据技术来实现转型发展,今天java课程http://www.kmbdqn.cn/就一起来了一下,成为大数据运维师都需要掌握哪些技术。

大数据本质是:数据挖掘深度和应用广度的结合。对海量数据进行有效的分析和处理,而不单单是数据量大就叫大数据。


大数据三大学习方向:大数据开发师、大数据架构师、大数据运维师


大数据开发师和大数据架构师必须熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算,并能够使用Hadoop提供的通用算法,熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如:Yarn,HBase、Hive、Pig等重要组件,能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。


通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术,掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能,能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作,如性能改进、功能扩展、故障分析等。


大数据运维师只需了解Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架,熟悉Hadoop的核心组件:HDFS、MapReduce、Yarn;具备大数据集群环境的资源配置,如网络要求、硬件配置、系统搭建。熟悉各种大数据平台的部署方式,集群搭建,故障诊断、日常维护、性能优化,同时负责平台上的数据采集、数据清洗、数据存储,数据维护及优化。熟练使用Flume、Sqoop等工具将外部数据加载进入大数据平台,通过管理工具分配集群资源实现多用户协同使用集群资源。通过灵活、易扩展的Hadoop平台转变了传统的数据库和数据仓库系统架构,从Hadoop部署实施到运行全程的状态监控,保证大数据业务应用的安全性、快速响应及扩展能力!


大数据开发工程师以后可以从事哪些岗位?

大数据其实细分的岗位方向有很多,不一定只是大数据开发工程师,建议从多角度多维度来进行大数据方面行业细分方向的选择。
1、大数据开发工程师:开发,建设,测试和维护架构;负责公司大数据平台的开发和维护,负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。
2、数据分析师:收集,处理和执行统计数据分析;运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义,需要业务理解和工具应用能力。
3、数据挖掘工程师:数据建模、机器学习和算法实现;商业智能,用户体验分析,预测流失用户等;需要过硬的数学和统计学功底以外,对算法的代码实现也有很高的要求。
4、数据架构师:需求分析,平台选择,技术架构设计,应用设计和开发,测试和部署;高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化,需要平台级开发和架构设计能力。
5、数据库开发:设计,开发和实施基于客户需求的数据库系统,通过理想接口连接数据库和数据库工具,优化数据库系统的性能效率等。
6、数据库管理:数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理,故障检修问题、数据备份、数据恢复等。
7、数据科学家:数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法;利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。
8、数据产品经理:把数据和业务结合起来做成数据产品;平台线提供基础平台和通用的数据工具,业务线提供更加贴近业务的分析框架和数据应用。

大数据开发工程师 就业和发展前景

大数据就业前景
伴随着大数据技术的成熟,大数据应用的普及和发展才刚刚开始,我们预计未来二十年,甚至更长一段时间都是大数据黄金发展阶段,相关的行业将引来巨大的发展机遇。大部分行业都需要,市场、营销、运营相关的需求很多。大数据不是职位,学完大数据认证后你可以从事大数据挖掘专家,高级行业分析师,大数据业务架构师,大数据架构师,大数据算法工程师,大数据开发工程师,大数据运维工程师。不管是国内还是国外,大数据相关的人才都是供不应求的局面。目前市场急需运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。
据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。
据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示,研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大,而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明,数据分析人才的供给指数最低,仅为0.05,属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快,平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计,未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万,而在BAT企业招聘的职位里,60%以上都在招大数据人才。
大数据就业方向
1. Hadoop大数据开发方向
市场需求旺盛,大数据培训的主体,目前IT培训机构的重点。
对应岗位:大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。
2. 数据挖掘、数据分析机器学习方向
学习起点高、难度大,市面上只有很少的培训机构在做。
对应岗位:数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。
3. 大数据运维云计算方向
市场需求中等,更偏向于Linux、云计算学科。
对应岗位:大数据运维工程师

大数据架构师工作职能有哪些

职责一:全局的技术规划
全局技术规划是专职架构师必须要做的工作,全局技术规划要能非常明确的指引整个团队在同一时间向同一个方向前进,这对架构师的心力和体力都是有很大的考验,全局规划不仅要与业务紧密沟通,还必须有对应的技术深度和广度,应采取正确的方法论,勇敢做出判断和决策!
职责二:统一的方法规范机制
专职架构师不仅要能够做出全局技术规划,还要能提供统一的方法、规范和机制以保障全局技术规划的顺利有序进行,这是一项相对复杂且繁琐的过程,需进行全方位的拆解,直到权责清晰对等。
职责三:完备的基础构建
基础构建的完备程度对全局技术规划来说是十分重要的,为全局技术规划得以顺利实施提供了强大的武器库,因此,专职架构师要制定完备的基础构建。
职责四:落地的规划才是架构
这是对专职架构师最大的挑战,专职架构师应实时关注全局技术规划实施的进度,把控发展的方向,以确保与规划预期结果保持一致!

大数据专业主要学什么?出来好找工作吗?

大数据课程难度大,有本科学历要求!但工作需求大,汇报高!

大数据学习内容主要有:

①JavaSE核心技术;

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发;

③Spark相关技术、Scala基本编程;

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析;理解Python机器学习;

⑤大数据项目开发实战,大数据系统管理优化等。

工作岗位列举几个热门:

初级大数据离线处理,薪资10000-13000;

Spark开发工程师,薪资14000-16000;

Python爬虫工程师,薪资16000-20000;

大数据开发工程师,薪资20000+。

你可以考察对比一下南京课工场、北大青鸟、中博软件学院等开设有大数据专业的学校。祝你学有所成,望采纳。

北大青鸟中博软件学院大数据课堂实拍

关于大数据运维平台架构师和大数据运维平台架构师工资的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。 大数据运维平台架构师的介绍就聊到这里吧,感谢你花时间阅读本站内容,更多关于大数据运维平台架构师工资、大数据运维平台架构师的信息别忘了在本站进行查找喔。
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