大数据（三）大数据相关的职位
大数据（三）大数据相关的职位
本文目录：
一、写在前面的题外话
二、2022年就业状况
2.1、不同企业性质高校毕业生 CIER 指数
2.2、不同企业规模高校毕业生 CIER 指数
2.3、高校毕业生供求 TOP15 城市
2.4、一季度景气指数较高和较低的行业排名
2.5、一季度景气指数较高和较低的职业排名
2.6、开发人员类型划分的薪水
三、大数据相关的职位
3.1、大数据开发工程师
3.2、数据分析师
3.3、数据挖掘分析工程师
3.4、数据产品经理
3.5、数据架构师
3.6、可视化研发工程师
3.7、大数据工程师
大数据工程师职位描述（一）
大数据工程师职位描述（二）
大数据工程师职位描述（三）
大数据工程师职位描述（四）
大数据工程师职位描述（五）
大数据工程师职位描述（六）
四、备注
一、写在前面的题外话
我曾听过某单位负责招聘的人有此感慨：面试时，这个人明明考试分数很高，连那些竞赛题目都答对了。我们对他抱有很大期望，可是实际工作时，好像很努力，但成绩平庸，为什么呢？
呵呵，如果我没估计错，他说的那个人考试分数高是靠刷题刷出来的，刷题的，容易出现高分低能的情况。现在社会诱惑太多，能专心下来好好学点东西的人少了。
现在就业市场并不乐观，一些单位动不动就要求研究生博士生，但实际做的工作大专本科生就已经能胜任。招聘而单位里实际工作的人，做着不比高学历人少的工作，难度也不亚于其他人，但工资却实实在在少了一大截，心里多少会有点憋屈。高学历要求抬高了入职门槛，一些人无法找到合适的工作，选择了继续深造提高学历。
学历是显性的，能力是隐性的。学历可以被量化，能力却不能被量化。
学历和能力哪个更重要，受到个人、企业、岗位、环境等多重因素的影响。企业口中常说能力重要，但实践中，却作出相反选择。
所以，大家趁年轻，抽时间自我充电吧……学历和能力同时。
逆境清醒
2023.8.27
二、2022年就业状况
2.1、不同企业性质高校毕业生 CIER 指数
2022年不同企业性质高校毕业生 CIER 指数
2.2、不同企业规模高校毕业生 CIER 指数
2022年不同企业规模高校毕业生 CIER 指数
2.3、高校毕业生供求 TOP15 城市
2022年高校毕业生供求 TOP15 城市
2.4、一季度景气指数较高和较低的行业排名
2022 年一季度景气指数较高和较低的行业排名
2.5、一季度景气指数较高和较低的职业排名
2022 年一季度景气指数较高和较低的职业排名
2.6、开发人员类型划分的薪水
按开发人员类型划分的薪水
高管和工程经理等高级职位的薪水往往最高。 但在美国、德国、英国和加拿大，我们看到区块链开发人员的薪水相当，即使他们有 最低的平均经验年限。
三、大数据相关的职位
大数据作为一种趋势，已吸引了越来越多的重视，目前，上至国家部委、下至普通公司，已纷纷开展各类大数据平台建设与分析应用。
目前大数据相关的职位都有哪些呢？任职要求和待遇如何？这里收集了一些资料供大家参考：
3.1、大数据开发工程师
大数据开发工程师又叫数据库开发工程师，是指设计、开发、维护管理大型数据库的专业人才。
任职要求：
1、通信、电子工程、自动化、计算机其相关专业本科以上学历；
2、数据库应用软件的分析、设计和开发经验 ；
3、精通关系数据库原理，精通SQLSERVER，熟悉MySQL，oracle；
4、熟练使用主流的数据库分析设计工具；能独立完成数据库系统设计，能根据具体应用设计数据库服务器；
5、熟悉NET 架构和J2EE 架构, 熟悉ASP?NET 和ADO?NET；
6、熟悉Browser/Server 模式应用开发，熟悉OOD/OOP 概念和XML 标准；
7、熟悉数据仓库、OLAP 和数据挖掘；
8、有良好的英语阅读能力，能够阅读英文测试资料；
9、工作严谨细致，有责任心；勤奋踏实，善于思考问题；
10、有时间观念，独立性强，具有团队合作精神。
工作内容：
1、设计并优化数据库物理建设方案；
2、制定数据库备份和恢复策略及工作流程与规范；
3、在项目实施中，承担数据库的实施工作；
4、针对数据库应用系统运行中出现的问题，提出解决方案；
5、监督UNIX，Tandem，NT 等系统上数据库的安装运行过程；
6、对空间数据库进行分析、设计并合理开发，实现有效管理；
7、监督数据库的备份和恢复策略的执行；
8、为应用开发、系统知识等提供技术咨询服务。
3.2、数据分析师
数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
岗位职责：
1. 抽象数据分析需求，形成有竞争力的数据产品，帮助产品业务更深刻的理解并运用数据；
2. 基于对互联网产品和业务的深入理解的基础上，独立承担复杂分析任务，为产品方向提供决策支持；
3. 负责相关项目性工作的数据支持、业务报表的制作；
4. 建立产品业务相关的数据统计模型；
5. 建立各个环节工作预警及时，对相关数据异常情况提前预警。
任职要求：
1. 本科及以上学历，计算机、统计学、数学、信息管理、社会学等相关专业， 3 年以上咨询、互联网行业工作经验；
2. 良好的数据分析能力，有丰富的数据分析、挖掘、清洗和建模的经验；
3. 熟悉互联网数据采集，具备大数据处理能力 , 熟练运用 SQL ，掌握 hive 等相关数据工具；
4. 善于沟通，具有良好的团队合作精神；
5. 有互联网行业数据分析工作、做过数据挖掘行业的优先。
3.3、数据挖掘分析工程师
数据挖掘工程师是数据师的一种。一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。
岗位职责:
1. 负责研究新型数据分析、数据挖掘技术的方法和工具;
2. 负责组织大数据分析技术在行内的推广和培训。
任职要求:
1. 本科及以上学历，金融、数学、统计、计算机等理工类相关专业毕业；
2. 具有扎实的数学、统计学和计算机相关知识，熟悉机器学习等新型数据挖掘、分析方法的基本理论和相关算法，具有实际模型开发经验；
3. 熟悉一种传统数据挖掘工具，如SAS、SPSS、Matlab、Weka等，或具有至少一种大数据分析工具的实际项目开发经验，如R/Python、Mahout、hadoop、SparkML等；
4. 具有严密的数据思维，优秀的分析问题能力，及良好的分析研究报告撰写能力，能制作专业分析研究报告，乐于解决挑战性的问题；
5. 在校学习成绩优异，英语四级及以上，责任心强，有良好的合作精神，有较强的学习能力和沟通协调能力，对技术有强烈的热爱；
6. 思想品质端正，身体健康，无重大病史。
3.4、数据产品经理
广义来看，数据产品是可以发挥数据价值去辅助用户更优的做决策（甚至行动）的一种产品形式。它在用户的决策和行动过程中，可以充当信息的分析展示者和价值的使能者。从这个角度讲，搜索引擎、个性化推荐引擎显然也是数据产品，由于产品形态已经比较成熟，所以很少被人划分到数据产品的概念里，另外，这类产品往往大都在数据外面穿了一层外衣，使非专业的用户并不能直观的感受到数据的存在。
岗位职责：
1.建立与优化模型实验室并支持日常运营工作，支持商户的模型建设与优化
2.针对互联网风控业务痛点设计与开发大数据风控产品，包括但不限于信用报告、用户画像、风险评分、信贷一体化系统、营销平台等
3.建设对上下游数据产品的质量分析、价值分析体系，周期性跟踪与优化数据产品各层质量工作
岗位要求：
1、本科及以上学历，统计学及计算机相关专业毕业
2、2年以上数据管理或者参与建设过风险策略、风控系统建设、营销平台建设相关经验
3、掌握使用Python、SAS、R等至少一种统计分析软件或熟练掌握AxureRP等原型工具
4、具备优秀的沟通能力、协调能力和组织能力
4.对行业发展和风险演变具备强烈的敏感度
3.5、数据架构师
数据架构师是一个既需要掌控整体又需要洞悉局部瓶颈并依据具体的业务场景给出解决方案的团队领导型人物。一个架构师得需要足够的想像力,能把各种目标需求进行不同维度的扩展，为目标客户提供更为全面的需求清单。架构师在软件开发的整个过程中起着很重要的作用。
职位要求：
1. 计算机、工业自动化等相关专业本科及以上学历。
2. 熟悉数据仓库建模理论，3年以上相关领域实践经验，能够独立完成系统架构。
3. 熟悉Hadoop、Hive、Spark等大数据技术。
4. 熟练使用Java或其他语言进行复杂业务逻辑的数据处理工作，具备海量数据处理以及性能优化的能力。
5. 熟练MySQL、Redis、HBase等数据库，能够完成存储查询的优化。
6. 思路清晰，具备良好的沟通能力和理解能力，较强的学习能力以及快速解决问题的能力。
7. 对新技术，新事物有很好的探索和求知欲。
岗位职责
1. 负责大数据项目技术架构评估与设计。
2. 负责关键功能的开发，技术难题的解决，以及输出代码的关键把控。
3. 负责对使用关键技术的预研和选型，完成PoC。
4. 负责大数据平台新技术的开发使用和性能优化，测试。
5. 能够带领团队完成项目开发工作，并能分享技术经验。
6. 研究主流技术，能够应用于产品，推动产品功能、性能的提升。
3.6、可视化研发工程师
数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。
岗位职责
1. 大数据可视化平台架构及开发；
2. 参与大数据平台数据可视化的技术选型、技术规格和关键特性的设计；
3. 参与数据可视化通用产品的核心功能研发，组件、模板设计，模块化框架设计；
4. 负责大数据可视化产品的开发和维护，在理解产品业务的基础上，提升产品的用户体验，技术驱动业务的发展；
5. 对可视化产品进行性能调优，攻克体验好、高性能和高稳定性等各种挑战以及技术难关；
6. 关注业界技术发展动态，持续改进，保持数据可视化产品架构、技术的先进性.
岗位要求
1. 计算机或者软件工程相关专业，全日制本科以上学历，扎实的计算机以及网络基础
2. 3 年以上数据可视化工作经验，参与过大型数据可视化产品的技术设计与开发工作
3. 优秀的前端研发能力，有富交互产品研发经验，熟悉主流的前端框架，如 vue/react/angular 等
4. 熟悉主流数据可视化组件，如echarts、thingJS、datav等，阅读过源码、理解这些图表库的代码设计、有二次开发的经验者优先
5. 热爱数据可视化领域，对数据可视化有深刻的理解，如果你对大数据开发感兴趣，想系统学习大数据的话，有高度的技术敏感度，广阔的技术视野，对性能优化/跨终端多平台开发有经验
6. 具备 Web 前端独立开发的能力，熟悉一门后端语言（PHP/Python/Java/Node等）。
3.7、大数据工程师
大数据工程师职位描述（一）
岗位职责：
1.负责数据分析、加工、清洗、处理程序的开发;
2.从事海量数据分析、挖掘相关工作;
3.负责大数据相关平台的搭建、开发、维护、优化;
4.对业务部门的数据分析需求给予实现与支持;
5.对公司的“数据驱动运营”的业务目标进行大数据架构方案实现。
任职要求:
1.计算机相关专业，本科及以上学历，3年以上Java开发工作经验，学习能力突出;
2.熟悉hadoop生态系统内常见项目的使用(hdfs、hive、hbase、spark、zookeeper、yarn等)，具有python、spark 、MapReduce开发经验，有实际大数据项目经验优先;
3.熟练掌握Oracle、MySql等主流数据库;
4.精通JAVA，熟悉基于J2EE的WEB架构设计，熟悉Web开发流程，有丰富的Web MVC(Struts/Spring MVC、Spring，Hibernate/Mybatis等)开发经验;
5.熟悉Linux/Unix系统环境下的操作;熟悉Tomcat等应用服务器的配置和优化;
6.具有良好的沟通能力、组织能力及团队协作精神，有较强的分析和解决问题的能力。
大数据工程师职位描述（二）
岗位职责：
1.大数据平台功能规划、设计;
2.大数据平台的设计、研发;
3.大数据平台实施、数据接入。
任职要求：
1. 统招本科及以上学历，计算机科学、软件工程、数学、统计学相关专业毕业;
2.具有扎实的Java基础，精通SQL、mysql以及2年以上软件开发经验;
3.熟悉HADOOP平台架构，有hadooop、HBase、Hive、Spark、kafka使用经验;
4.熟练Python进行数据处理，网页爬取;
5.有非结构化数据解析、识别经验优先。
大数据工程师职位描述（三）
岗位职责：
1.负责数据仓库建设、设计、优化和落地;
2.负责数据ETL开发、数据平台建设、设计并实现对BI分析、数据产品开发。
任职要求：
1.985院校计算机相关专业本科以上学历;
2.有较扎实的数据仓库理论基础，对数据模型建设、应用层建设有比较丰富的经验;
3.有Hadoop、Hive、Spark、Impala等大数据技术使用经验者优先。
大数据工程师职位描述（四）
岗位职责：
1.主要负责电信业务的大数据开发工作;
2.结合业务需求设计数据分析场景，并形成后台实现方案，独立完成业务数据建模，并将结果转化为运营指标;
3.对产品全生命周期跟进，协调各种资源保证产品顺利发展。
任职要求：
1. 计算机或者相关专业本科及以上学历，3年及以上相关工作经验;
2.熟练掌握java开发语言，熟悉多线程和线程调优，如懂scala开发更佳;
3.熟悉Linux服务器环境、熟悉shell;
4.熟悉分布式系统、集群管理、SOA架构等相关技术，熟悉hadoop on yarn集群部署和工作原理，熟练掌握MR开发，有大型集群开发运维经验更佳;
5.熟悉以下技术中3种及以上者优先考虑：hive、hbase、impala、Nginx、zookeeper、redis、kafka、storm、spark、es、爬虫;
6.具有良好的沟通能力和团队精神，具有良好的抗压能力。
大数据工程师职位描述（五）
岗位职责:
1.负责大数据处理平台应用的开发工作;
2.利用Hadoop yarn/Storm/Spark进行开发、存储、分布式计算应用的代码实现;
3.优化Hadoop yarn/Storm/Spark 参数，实现系统调优，满足行业应用的实时大数据处理需求;
4.学习新技术，提高整个平台的计算能力和效率;
5.开发基于HIVE、Hbase、ES等数据处理方式的脚本程序。
任职要求:
1.3年以上Hadoop/Storm/Spark开发经验，对分布式、并行计算理论有深刻理解;
2.精通java/scala/python任一语言;
3.对Hadoop/Storm/Spark源码有研究，有大数据平台开发工作经验者优先;
4.有很好的技术敏感性，良好的学习能力和吃苦耐劳能力;
5.具有较好的沟通协调能力、团队合作能力、文档编写能力。
大数据工程师职位描述（六）
工作内容
构建大数据分析平台
参与业务数据建设、参与数据专题体系建设、数据中台建设
数据分析和挖掘工作
基于数据的离线和实时流分析
支撑业务的数据模型建设以及数据指标的计算和分析
数据存储、查询和运营数据分析体系搭建
运用Hadoop\Spark\ES等分布式计算和存储平台
ETL流程的优化
必备技能
Spark/Flink(架构及开发)、ES、Flume/Filebeat、Kafka
熟练使用SQL
Hadoop相关技术（开发、部署、调优），理解MapReduce原理和过程
四、备注
招聘图片来源：中国大数据行业人才生态现状
大数据文章：
- 大数据（一）定义、特性
- 大数据（二）大数据行业相关统计数据
- 大数据（三）大数据相关的职位
- 基于Echarts构建大数据可视化大屏
- 大数据（四）主流大数据技术
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