数据开发 (职位编号：4)

1. 技术基础支撑：熟练运用数据治理、数据仓库、数据质量管理及数据安全相关技术，为数据开发全流程提供技术保障，确保数据开发工作合规且高效；

2. 需求对接与转化：主动与业务部门对接，开展数据类项目（含数据治理、数据应用）的需求调研与访谈，精准提炼业务诉求，完成需求汇总、分析及结构化整理，将业务需求转化为可落地的技术开发方案；

3. 数据开发核心实施：负责数据开发关键环节落地，包括设计并执行数据采集策略、开发数据清洗与转换（ETL）脚本、完成非结构化数据结构化处理、设计主题数据模型并构建数据仓库，保障数据链路通畅与数据质量；

4. 数据应用与服务：参与数据应用场景（如报表分析、业务系统数据支撑）的需求分析，独立负责数据应用接口（API）开发与调试，推动数据应用的开发与建模进程，提供稳定、高效的高质量数据服务，支撑业务决策；

5. 治理体系参与：配合团队制定数据治理体系方案，参与数据治理制度、技术规范、操作流程的研讨与优化，确保数据开发工作与治理要求协同统一；

6. 项目交付与运维：配合项目交付与验收阶段工作，撰写数据开发相关文档（如技术设计文档、接口说明文档、验收报告等），参与客户汇报沟通；负责项目运维期数据仓库的日常巡检、异常数据处理，制定并执行数据定期备份计划，按需完成数据恢复，保障数据安全；

7. 行业经验沉淀：优先参与能源行业（电力、水利领域）数据开发与治理项目，积累行业业务知识与技术实践经验，形成可复用的技术方案。

二、任职要求

1. 学历与经验：本科及以上学历，计算机科学与技术、信息管理与信息系统、数据科学与大数据技术等相关专业；3年及以上数据开发、数据仓库建设或数据治理相关工作经验，有能源行业（电力、水利）项目经验者优先；

2. 工具与技术：熟练掌握至少 1 款企业级一站式数据治理 / 开发工具（如 DataWorks、Informatica、Talend 等），能独立完成数据采集、清洗、转换、存储、安全管控及质量管理等数据中台建设核心环节；

3. 编程与数据库能力：具备扎实的 SQL 编程能力，优先熟悉 Hive SQL、Spark SQL 等大数据查询语言；熟练掌握 Oracle/MySQL/PostgreSQL 等至少 1 种关系型数据库的操作与优化；拥有丰富的 ETL 开发、数据分析及数据挖掘实践经验，了解 Python/Java 等至少 1 种编程语言者优先；

4. 设计与分析能力：掌握数据处理与分析方法论，具备数据建模（如维度建模、星型模型、雪花模型）及数据架构设计能力，能结合业务场景输出合理的数据开发与仓库建设方案；

5. 沟通与协作：具备良好的团队协作意识，擅长跨部门、跨团队沟通协调，能准确理解业务需求并转化为技术落地目标，具备较强的口头与书面表达能力，能清晰输出技术方案与文档；

6. 综合素养：拥有良好的自主学习能力与独立解决问题的能力，能快速适应新技术（如大数据框架 Hadoop/Spark、云数据服务等）与新业务场景，可承受项目紧张期的工作压力，具备较强的责任心与执行力。

根据项目需求，能适应出差（具体时间根据项目需求协商）