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标题 数据处理工程师岗位职责
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数据处理工程师岗位职责

在当下社会,我们都跟岗位职责有着直接或间接的联系,明确岗位职责能让员工知晓和掌握岗位职责,能够最大化的进行劳动用工管理,科学的进行人力配置,做到人尽其才、人岗匹配。那么相关的岗位职责到底是怎么制定的呢?以下是小编整理的数据处理工程师岗位职责,仅供参考,大家一起来看看吧。

数据处理工程师岗位职责1

数据处理工程师(大数据项目)全成通信上海全成通信技术有限公司,全成通信,全成岗位职责:

1、负责大数据平台的日常维护和监控

2、负责大数据项目日报发布工作

3、负责日报数据的统计

4、负责大数据项目日常数据的`计算、分析和维护

任职要求:

1、一年以上相关工作经验,有电信行业经验者优先

2、熟悉linux和excel,熟练使用perl或者其他的脚本语言

3、具有oracledll/dml技术的使用经验

4、具有良好的团队合作精神,有较强的学习能力、适应能力、沟通能力

数据处理工程师岗位职责2

1、3年以上etl开发经验,熟悉etl开发规范和流程;

2、熟练使用datastage、informatica、kettle、hive、plsql、spark、mapreduce等工具中的一个或多个,有开发、维护经验;

3、熟练编写存储过程,擅长sql优化;

4、熟悉oracle、sqlserver等常用数据库中的一个或多个;

5、熟悉perl、shell脚本,linux操作系统;

6、有大型数据仓库、bi相关项目的开发经验,精通架构、建模者优先;

7、熟练使用erwin或powerdesigner等进行数据建模;

8、以下经验优先考虑:流式处理、日志处理、数据仓库全日制本科以上学历(985/211),计算机科学与技术/软件工程/数据相关专业

1、3年以上etl开发经验,熟悉etl开发规范和流程;

2、熟练使用datastage、informatica、kettle、hive、plsql、spark、mapreduce等工具中的'一个或多个,有开发、维护经验;

3、熟练编写存储过程,擅长sql优化;

4、熟悉oracle、sqlserver等常用数据库中的一个或多个;

5、熟悉perl、shell脚本,linux操作系统;

6、有大型数据仓库、bi相关项目的开发经验,精通架构、建模者优先;

7、熟练使用erwin或powerdesigner等进行数据建模;

8、以下经验优先考虑:流式处理、日志处理、数据仓库

数据处理工程师岗位职责3

职责描述:

1、负责poi数据的属性分析、处理和关系挖掘,构建地图领域的`知识图谱。

2、负责nlp、数据挖掘、深度学习等方向的前沿算法研发,并结合地图场景优化。

任职要求:

1、计算机、数学或相关专业,三年以上工作经验。

2、熟悉数据结构和算法设计,熟练使用c++、python。

3、熟悉nlp、机器学习、数据挖掘领域的常用算法与工具,对前沿技术保持热情。

4、良好的分析和解决问题能力,能独立承担研发工作。

5、有地图数据优化工作背景优先。

团队介绍

主要支持北京岗位

对地图(无人驾驶)、广告(广点通)、快报感兴趣的欢迎勾搭

数据处理工程师岗位职责4

职责描述:

1、负责文本数据处理,如格式转换、分词处理、实体抽取、专业词典整理等;

2、自然语言处理相关工具开发;

3、协助训练nlp模型。

任职要求:

1、计算机相关专业(本科2年以上);

2、精通c/c++或java,熟悉python、bash?shell等脚本语言;

3、熟悉正则表达式,了解常用分类、聚类算法及相应工具;

4、熟悉使用基本分类、聚类算法及相应工具;

5、具备nlp相关工作(特别是数据处理与分析)经验,了解nlp基本知识;

6、其他:耐心、细致;较强的逻辑思维能力;性格踏实稳定,抗压能力强。

数据处理工程师岗位职责5

数据处理工程师岗位职责

数据处理工程师1)直接面对客户,参与项目运作中数据处理,了解客户软硬件要求;

2)参与、协助数据收集和模型建构;

3)安装、调试公司软件在客户端上线;

4)开发常用数据处理功能,帮助业务团队提高工作效率;

5)与香港、新加坡和纽约团队合作,为亚太地区技术服务提供支持。·计算机或软件相关专业,本科及以上学历;

·掌握两门以及常见数据库设计开发技术,mysql、oracle、sqlserver、hive等;

·具有参加过etl开发项目,处理过(大)数据经验优先;

·工作细心、认真负责且善于沟通,能快速理解业务,对数据敏感,并能主导项目的进度,保证团队产出。1)直接面对客户,参与项目运作中数据处理,了解客户软硬件要求;

2)参与、协助数据收集和模型建构;

3)安装、调试公司软件在客户端上线;

4)开发常用数据处理功能,帮助业务团队提高工作效率;

5)与香港、新加坡和纽约团队合作,为亚太地区技术服务提供支持。

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更新时间:2025/6/18 9:12:34