獵頭7月12日人才推薦 某互聯網公司 大數據開發工程師 17萬
自我評價：
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熟悉主流關系型數據庫：MySQL 、Oracle 、 PostgreSQL 、分布式數據庫：Hive；
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熟悉PL/SQL存儲過程、自定義函數、觸發器的編寫，可以通過封裝 SQL 語句做 ETL 開發和指標計算；
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熟悉 Hadoop 生態系統，包括三大組件：HDFS、YARN、MapReduce;
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熟悉 Sqoop 在關系型數據庫和 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據進行處理；
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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、任務的并發和數據的抽取；
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熟悉 ETL 工具：Kettle、Azkaban、Moia 可以做任務的并發，定時調度，以及數倉的數據抽取；
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熟悉SQL調優，Hive 優化，數倉ODS / DW / DM 的分層理論；
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熟悉報表開發工具帆軟；
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熟練使用英文進行溝通；
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了解一體化的數據開發平臺：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 做數據分析；
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了解R語言、Matlab。
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工作經歷：
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某大數據有限公司（2021.10 - 至今），大數據開發工程師。
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1.參與需求評審會議 ，理解業務邏輯 ，明確分工任務和開發思路；
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2.通過Kettle 將源系統中的數據抽取、清洗、去重等處理；
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3.通過Kettle的作業模塊進行腳本調度 ，確保任務能按時準確執行；
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4.在 DW 層通過存儲過程進行ETL的數據處理 ，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務指標的計算；
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6.維護數據字典并數據設計文檔 ，并協助測試人員完成測試工作；
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7.通過Sqoop將核心業務系統、財務系統等10+個源系統全量抽取100+張表數據至ODS層；
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8.在DWD層編寫Shell腳本進行數據的清洗和轉換 ，如空值補全、郵箱格式標準化等 ，確保數據一致性；
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9.編寫存儲過程 ，將數據從 DWD 層抽取到 DWS 層制作主題域寬表；
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10.根據業務需求 ，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、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、分析函數、case when 等計算客戶的活躍度 ，根據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 ，窗口函數等根據交易流水、產品持有信息相關字段計算不同理財產品購買客戶占比、城市高 客單、低客單用戶數；
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15.通過窗口函數、分析函數等分別計算總人數、高客單價占比、統計總人數中高客單人群的比例 ，計算TGI的值。
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