獵頭7月12日人才推薦 某互聯(lián)網(wǎng)公司 大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師 17萬
自我評價：
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熟悉主流關系型數(shù)據(jù)庫：MySQL 、Oracle 、 PostgreSQL 、分布式數(shù)據(jù)庫：Hive；
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熟悉PL/SQL存儲過程、自定義函數(shù)、觸發(fā)器的編寫，可以通過封裝 SQL 語句做 ETL 開發(fā)和指標計算；
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熟悉 Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)，包括三大組件：HDFS、YARN、MapReduce;
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熟悉 Sqoop 在關系型數(shù)據(jù)庫和 HDFS 之間的導入和導出；
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熟悉Linux基本指令，如三劍客：awk、grep、sed，通過這些指令可以對文件數(shù)據(jù)進行處理；
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熟悉存儲過程和 Shell 腳本的編寫，封裝SQL和HQL語句，對存過和 Shell 腳本進行定時調度、任務的并發(fā)和數(shù)據(jù)的抽??；
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熟悉 ETL 工具：Kettle、Azkaban、Moia 可以做任務的并發(fā)，定時調度，以及數(shù)倉的數(shù)據(jù)抽取；
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熟悉SQL調優(yōu)，Hive 優(yōu)化，數(shù)倉ODS / DW / DM 的分層理論；
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熟悉報表開發(fā)工具帆軟；
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熟練使用英文進行溝通；
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了解一體化的數(shù)據(jù)開發(fā)平臺：華為云、阿里云；
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了解Python的基本語法，pandas 一維series 和 二維 dataframe 做數(shù)據(jù)分析；
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了解R語言、Matlab。
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工作經(jīng)歷：
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某大數(shù)據(jù)有限公司（2021.10 - 至今），大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師。
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1.參與需求評審會議 ，理解業(yè)務邏輯 ，明確分工任務和開發(fā)思路；
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2.通過Kettle 將源系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)抽取、清洗、去重等處理；
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3.通過Kettle的作業(yè)模塊進行腳本調度 ，確保任務能按時準確執(zhí)行；
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4.在 DW 層通過存儲過程進行ETL的數(shù)據(jù)處理 ，制作主題域寬表；
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5.在 DM 層通過SQL語句和存儲過程完成業(yè)務指標的計算；
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6.維護數(shù)據(jù)字典并數(shù)據(jù)設計文檔 ，并協(xié)助測試人員完成測試工作；
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7.通過Sqoop將核心業(yè)務系統(tǒng)、財務系統(tǒng)等10+個源系統(tǒng)全量抽取100+張表數(shù)據(jù)至ODS層；
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8.在DWD層編寫Shell腳本進行數(shù)據(jù)的清洗和轉換 ，如空值補全、郵箱格式標準化等 ，確保數(shù)據(jù)一致性；
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9.編寫存儲過程 ，將數(shù)據(jù)從 DWD 層抽取到 DWS 層制作主題域寬表；
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10.根據(jù)業(yè)務需求 ，明確指標計算邏輯 ，在ADS層進行指標計算 ，如標準法計量的操作風險資本要求、操作風險加權資產(chǎn)、資本充足 率、一級資本充足率、核心一級資本充足率、流動性比率等指標；
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11 編寫存儲過程 ，將計算指標的HQL代碼邏輯封裝到Shell腳本中；
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12.使用窗口函數(shù)、分析函數(shù)、case when 等計算客戶的活躍度 ，根據(jù)交易流水相關字段求出客戶購買頻率；
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13.編寫存儲過程計算出rfm動態(tài)指標（ case when / sum / count / row_number） ，進行用戶分群評級分析；
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14.使用 case when 對客戶進行打標 ，窗口函數(shù)等根據(jù)交易流水、產(chǎn)品持有信息相關字段計算不同理財產(chǎn)品購買客戶占比、城市高 客單、低客單用戶數(shù)；
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15.通過窗口函數(shù)、分析函數(shù)等分別計算總人數(shù)、高客單價占比、統(tǒng)計總人數(shù)中高客單人群的比例 ，計算TGI的值。
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