睿象云智能告警平台的分派策略
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2023-01-11
本文目录一览:
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;
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。
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