大数据开发工程师 线上面试 尽快到岗

数据开发工程师 1.负责公司实时数据平台的建设与维护，基于 Apache Flink 构建高可用、低延迟的流式计算任务，支撑实时数仓、实时指标、实时风控等业务场景； 2.参与实时数据链路的设计与开发，包括数据采集、清洗、聚合、宽表构建及数据服务输出，保障数据链路的稳定性与准确性； 3.负责数据开放服务的设计与开发，基于 Java 构建面向业务方的高性能数据 API 服务，涵盖数据查询、指标输出、权限管控、限流熔断、审计日志等能力，保障对外数据服务的安全、稳定与高效； 4.负责数据平台服务的设计与开发，包括元数据管理、任务调度与监控、数据质量校验、血缘分析、平台配置管理等模块，提升数据研发与运维的自动化、平台化水平； 5.负责 Flink 作业的性能调优与稳定性治理，包括反压排查、状态管理、Checkpoint/Savepoint 策略优化、资源规划与容量评估； 6.基于 Java 进行数据平台相关组件与工具的开发，包括自定义 Connector、UDF、数据同步工具及平台化服务； 7.深入理解 JVM 运行机制，负责线上服务（含数据开放服务、平台服务）的 JVM 调优、GC 问题排查、内存泄漏定位及故障应急处理； 8.参与数据架构演进与技术选型，推动实时计算规范、服务开发规范与运维体系建设； 9.与业务、算法、后端团队协作，理解数据需求并转化为可落地的技术方案。

1.本科及以上学历，计算机、软件工程、数学等相关专业，3 年以上数据开发或大数据相关经验； 2.精通 Java 开发，熟悉多线程、并发编程、集合框架及常用设计模式，具备良好的编码规范与工程能力； 3.具备扎实的 Java 服务端开发经验，熟悉 Spring Boot / Spring Cloud 等主流框架，有 RESTful API 设计、高并发服务开发、缓存（Redis）、消息队列（Kafka/RocketMQ）等实践经验； 4.熟练掌握 Apache Flink，深入理解其核心机制，包括作业提交流程、Task/SubTask 调度、Watermark、窗口、状态后端、Checkpoint 与 Exactly-Once 语义； 5.对 JVM 有深入理解，熟悉内存模型、垃圾回收机制（G1/CMS 等）、类加载机制，具备实际的 JVM 调优与线上问题排查经验； 6.熟悉 Kafka、Hadoop/HDFS、Hive、HBase、ClickHouse/Doris 等大数据生态组件中的一种或多种； 7.熟悉 SQL 及常用数据处理逻辑，具备实时数仓分层建模经验者优先； 8.具备较强的问题分析与解决能力，良好的沟通协作意识与责任心。