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核心職責：
參與數倉建模設計與落地，構建維度模型與 ETL 數據模型，關注性能與復用性
編寫高質量的 Python 腳本與模塊，實現 ETL 流程的自動化
使用 Spark（PySpark）處理大規模數據集的批處理任務
開發與維護批處理及基礎實時數據管道
編寫和優化復雜 SQL 查詢、存儲過程與函數
建設和優化數據倉庫 / 數據湖方案
落實數據質量、數據血緣、權限管控及合規實踐
為分析、產品及數據科學團隊提供可信、可用的數據集
優化 ETL 流程并提出改進建議；記錄工作流程與技術文檔

任職要求
計算機科學、數據工程或相關專業本科及以上學歷
2–4 年數據工程或相關工作經驗
精通 SQL—— 復雜查詢、窗口函數、CTE、存儲過程；熟悉 PostgreSQL 和/或 MSSQL
精通 Python—— 數據工程開發經驗，熟練使用 pandas，代碼結構清晰可維護
具備 Apache Spark 實際開發經驗—— 批處理，PySpark 優先
熟悉數倉建模理論與實踐—— 維度建模、星型/雪花模型、緩慢變化維等
了解 ETL 設計模式與性能調優
基本的 Linux 和 Docker 使用能力
良好的問題解決能力與跨團隊協作能力
具備基本的英語讀寫能力；具備簡單英語口語溝通能力者優先
加分項
MSSQL 存儲過程跨引擎遷移經驗（MSSQL → PostgreSQL / Redshift）
AWS 云服務經驗（Redshift、Glue、EMR/Spark、S3、Airflow/MWAA 等）
Airflow 工作流編排經驗
DBT 數據建模與轉換經驗
Apache Flink 流處理相關經驗
GenAI / LLM 應用或數據工程結合經驗
游戲、電商或金融科技領域經驗