1. **大数据架构设计与优化
- 负责大数据平台的整体架构设计，确保系统的高效性、可扩展性和稳定性。
- 选择合适的大数据技术栈（如Hadoop、Spark、Flink、Kafka等）并持续优化。
- 设计数据存储、处理和分析的解决方案，确保数据的高效管理和使用。
2. **行为数据分析
- 设计和实现用户行为数据的采集、清洗、存储和分析流程。
- 构建行为数据分析模型，挖掘用户行为模式，支持业务决策。
- 通过行为数据识别用户偏好、趋势和异常，提供洞察。
3. **用户画像构建
- 负责用户画像系统的设计与开发，整合多源数据（如 demographics、行为数据、交易数据等）。
- 构建标签体系，通过机器学习或规则引擎生成用户标签。
- 持续优化用户画像的准确性和实时性，支持个性化推荐和精准营销。
4. 数据治理与质量管理
- 制定数据治理策略，确保数据的完整性、一致性和安全性。
- 监控数据质量，识别并解决数据问题，确保数据可靠性。
- 设计数据权限管理和隐私保护机制，确保合规性。
5. 跨部门协作与需求对接
- 与产品、运营、市场等部门合作，理解业务需求，提供数据支持。
- 为业务团队提供数据分析和挖掘服务，帮助实现业务目标。
- 向非技术人员解释复杂的技术概念，确保数据驱动的决策落地。
6. 技术研究与创新
- 跟踪大数据领域的最新技术，评估其在业务中的应用价值。
- 推动技术创新，提升数据处理和分析效率。
- 参与技术社区，分享经验并学习最佳实践。
7. 团队管理与指导
- 领导大数据团队，分配任务并确保项目按时交付。
- 指导团队成员，提升整体技术水平。
- 制定团队的技术发展路线，确保技术能力与业务需求匹配。
8. 项目管理与交付
- 负责大数据项目的规划、执行和交付，确保项目按时完成。
- 管理项目资源，控制项目进度和风险。
- 撰写技术文档，确保项目的可维护性和可扩展性。
9. 性能监控与故障排查
- 监控大数据平台的性能，及时发现并解决问题。
- 优化数据处理流程，提升系统性能。
- 处理生产环境中的故障，确保系统稳定运行。
10.合规与安全
- 确保大数据平台符合相关法律法规（如GDPR、CCPA等）。
- 设计数据安全策略，防止数据泄露和滥用。
- 定期进行安全审计，确保系统的安全性。
关键技能：
- 熟练掌握大数据技术栈（如Hadoop、Spark、Flink、Kafka等）。
- 熟悉数据挖掘、机器学习和统计分析技术。
- 具备良好的编程能力（如Java、Python、Scala等）。
- 熟悉数据仓库和ETL工具（如Hive、Presto、Airflow等）。
- 具备良好的沟通和团队协作能力。