1、负责公司数据仓库架构的设计与规划，根据业务需求和数据规模，确定合适的技术选型和架构模式。

2、负责搭建和优化数据仓库，包括数据模型的设计、创建和维护，确保数据仓库的高效性、可扩展性和稳定性，以满足复杂的数据分析和报表需求。

3、与不同数据源进行对接，实现数据的抽取、转换和加载（ETL）过程，保证数据准确、及时地流入数据仓库。

4、对海量、复杂的原始数据进行深入分析，识别数据中的噪声、缺失值、重复数据等问题，制定并执行数据清洗策略。

5、运用数据处理技术和工具，对数据进行清洗、转换和格式化操作，确保数据质量符合数据分析和业务应用的要求。

6、在数据处理过程中，优化数据处理流程和算法，提高数据清洗的效率和准确性，同时保证数据的一致性和完整性。

7、建立和完善数据管理体系，包括数据标准、数据字典和数据安全策略等，确保公司数据资产的规范化管理。

8、负责数据的存储管理，根据数据类型和使用频率，合理选择存储方式和存储介质，优化存储结构，提高存储效率。

9、监控数据仓库和数据处理系统的运行状态，及时发现和解决数据异常问题，保障数据的可用性和稳定性。定期对数据进行备份和恢复测试，确保数据的安全性。

岗位要求

1、本科及以上学历，计算机科学、数学、统计学等相关专业优先。

2、具备8年以上数据开发相关工作经验，有多个数据仓库搭建和数据处理项目的实践经验。

3、精通数据仓库架构和设计原理，熟练掌握至少一种主流数据仓库技术（如 Hive、Snowflake、Teradata 等），能够独立完成数据仓库的搭建和优化工作。

4、熟练使用数据清洗和处理工具（如 Python、ETL 工具等），熟悉 SQL 语言，能够编写高效的数据处理脚本和查询语句，实现复杂的数据清洗和转换操作。

5、熟悉数据管理相关技术和工具，包括数据建模工具、元数据管理工具等，了解数据标准和数据安全相关知识。

6、良好的团队合作精神和沟通能力，能够与不同部门（如业务部门、数据分析部门等）协作完成项目。

7、对新技术和新方法有较强的学习能力和热情，能够适应快速变化的数据开发环境和业务需求。