人的记忆力会随着岁月的流逝而衰退，写作可以弥补记忆的不足，将曾经的人生经历和感悟记录下来，也便于保存一份美好的回忆。那么我们该如何写一篇较为完美的范文呢？这里我整理了一些优秀的范文，希望对大家有所帮助，下面我们就来了解一下吧。

大数据架构工程师是干嘛的篇一

1. 负责大数据平台的基础技术规划，编制相关规范文档。

2. 负责大数据平台的数据采集，处理，存储以及挖掘分析的架构实现。

3. 负责大数据平台的实际规划建设，包括环境和框架的规划搭建以及部分核心编码工作。

4. 负责大数据相关技术发展方向的预研。

5. 参与业务需求调研，根据需求及行业特点设计大数据解决方案并跟进具体实施项目。

6. 制定大数据平台中数据质量，业务质量监控及管理办法。

岗位要求：

1. 全日制本科及以上学历，5年以上工作经验，4年及以上大数据架构设计经验，熟悉大数据解决方案，包括hadoop平台、spark、storm、机器学习、深度学习等大数据解决方案。

2. 深刻理解大数据处理(流计算、分布式计算、分布式文件系统、分布式存储等相关技术)实现方法。有架构和设计实践经验。

3. 精通大型数据库oracle、sqlserver等的开发。

4. 精通java，python中的一种或多种语言。

5. 熟悉容器、虚拟化、微服务框架等相关技术。

6. 对数据敏感，有严谨的工作思路，良好的沟通能力和团队合作精神。

7. 熟悉r，python，sas、spss等数据挖掘经验者优先。

8. 高宽展性，高性能，和分布式系统的实践及运维经验者优先。

9. 有大型数据仓库实施、大数据平台数据开发经验，熟悉运营商业务者优先。

大数据架构工程师是干嘛的篇二

1、负责公司的大数据平台的数仓架构、系统架构设计;

2、负责带领团队完成舆情分析相关的挖掘方案设计;

3、负责大数据研发组团队管理;

4、负责带领团队完成舆情平台的方案文档撰写、迭代开发;

5、负责研发规范制定，研究行业前沿技术;

6、参与产品规划及设计讨论。

任职要求：

2、有很强的架构设计能力和良好的表达能力;

3、有一定的项目管理及团队管理能力;

4、精通hadoop、spark生态圈中的常用组件原理及应用;

6、理解媒体业务，精通数据仓库的规划和设计;

5、精通掌握java或python编程，有性能调优能力;

4、熟悉nlp算法原理及应用;

6、对新生事物或者新技术有浓厚兴趣，学习能力强。

大数据架构工程师是干嘛的篇三

2、负责实时计算平台基础架构设计、部署、监控、优化升级;

3、制定项目数据仓库设计及实现规范，指导设计研发和部署;

4、协助策略和算法团队工作，保障数据挖掘建模和工程化;

5、深入研究大数据相关技术和产品，跟进业界先进技术。

任职要求：

4、精通数据抽取，海量数据传输，数据清洗的常用方法和工具。

5、具备良好的系统分析能力、故障诊断能力;

6、有大数据策略、算法、可视化经验优先;

7、有在华为云存储产品和大数据产品的开发使用经验优先。

大数据架构工程师是干嘛的篇四

1)负责公司软件产品整体架构的设计和关键功能实现

2)负责公司架构长期看护以及优化;

3)负责软件部门各模组间的协调配合;

4)提高巩固软件代码质量;

5)负责大数据流式框架的设计、优化及部署;

6)规划研发部门员工的技术发展路线并提供必要的帮助和指导

任职资格:

1)本科及以上学历，计算机相关专业，5年以上工作经验;

2)频繁换工作，比如一年一个公司，请绕路;

3)3年以上产品架构经验，主导过产品的成功上线;

5)对各种主流语言c#\java\pathon有一定的了解

6)能够承担较强的工作压力，有良好的自我驱动能力和责任感;

7)具备优秀的逻辑思维能力、表达能力、沟通协调能力。

大数据架构工程师是干嘛的篇五

1、负责大数据开发团队建设;

2、负责行业大数据产品架构设计与研发;

3、负责带领团队进行行业大数据产品关键技术攻关。

任职要求：

4、对数据结构和数据统计分析算法有较为深刻理解;

6、掌握实时流计算技术，有spark、storm开发经验者优先;

7、需要具备2年以上研发团队管理经验。

大数据架构工程师是干嘛的篇六

3、构建数据中台，为多种行业应用提供主数据(画像标签/关系图谱)、数据模型、人工智能业务算法及数据服务。

5、带领大数据技术团队提供并实现大数据平台上各项数据分析和数据可视化的架构设计，支撑解决方案实施。

任职要求：

4、具备优秀的团队意识和沟通能力，学习能力和主动性强，具有钻研精神，充满激情，乐于接受挑战。

大数据架构工程师是干嘛的篇七

4、负责建立和维护大数据平台技术标准规范，指导开发人员编写代码;

任职要求：

1、本科及以上计算机相关专业毕业;

4、掌握常见数据流接入工具，包括flume、kafka等;

7、有实际大规模数据(tb级以上)处理经验优先;