职位描述：
我们正在寻找一位资深的数据开发工程师，携手打造下一代高性能、高可靠、高安全的集团级数据平台。您将不仅参与核心技术的研发，更将深度介入数据体系的整体规划与关键难题攻关。

岗位职责：
1、核心数据平台建设：
主导集团级数据共享服务平台及实时数据链路的设计、搭建与持续优化，全面提升数据处理效率、完整性与安全性，为业务端提供高效、稳定的数据支撑能力。

2、技术架构与选型：
牵头重大数据项目的技术方案制定与技术栈评估，负责核心组件的调研引入以及关键代码的质量把控，保障系统架构的前瞻性与运行稳定性。

3、技术难题攻坚：
深入大数据存储中间件与平台底层机制，攻克高并发、大规模数据场景下的性能瓶颈与复杂技术问题。

4、数据治理体系构建：
参与数据流程管理、质量监控、元数据维护及数据安全等治理环节的工具研发与流程设计，推动数据资产管理能力的系统化提升。

职位要求：
1、本科及以上学历；
2、5年以上大数据平台或数据仓库建设经验，具备扎实的大数据系统、数仓模型与BI平台实战背景；
3、熟练掌握Hive、Spark、Flink、Kafka等主流组件，对底层原理和性能调优有深入理解；
4、熟悉主流开源大数据生态（如Doris、Paimon、DolphinScheduler等），具备集群部署、运维及性能优化能力；
5、至少精通Java、Python、Scala、SQL中的两种语言，可独立开发高效、稳健的数据处理程序；
6、熟悉Linux操作系统及Shell脚本，能完成常规服务器操作与维护；
7、具备出色的逻辑分析与问题解决能力，工作细致认真，责任心强，适应一定强度的工作节奏；
8、拥有良好的协作意识、沟通能力和服务精神，能够主动推进项目落地；
9、持续关注大数据领域技术演进，并积极推动新技术在团队中的应用与实践；
10、具备数据治理相关项目经验，了解数据治理方法论与实施路径。

优先条件：
1、具有金融、信贷行业数据平台建设或数据治理经验者优先。

职位关键词：
1、核心技术：Spark,Flink,Hive,Kafka,Doris,Paimon,DolphinScheduler,实时数仓
2、编程语言：Java,Python,Scala,SQL,Shell
3、行业经验：数据平台开发,数据治理,金融科技,信贷风控