染雾etl工程师岗位职责 篇一
ETL工程师是数据仓库项目中不可或缺的角色，他们负责将数据从不同的来源提取、转换和加载到数据仓库中。在这个过程中，ETL工程师需要承担一系列的职责，确保数据的准确性、完整性和一致性。以下是ETL工程师的主要职责：
1. 数据提取：ETL工程师负责从各种数据源如关系型数据库、文件、API等中提取数据。他们需要了解不同数据源的结构和特性，选择合适的提取方式，并确保数据的完整性和准确性。
2. 数据转换：在将数据加载到数据仓库之前，ETL工程师需要对数据进行转换和清洗。他们需要运用各种技术和工具，如数据映射、数据过滤、数据合并等，将原始数据转换为适合数据仓库的格式和结构。
3. 数据加载：ETL工程师负责将转换后的数据加载到数据仓库中。他们需要设计和实施数据加载过程，选择合适的加载策略和工具，并确保数据的完整性和一致性。
4. 数据质量：ETL工程师需要监控数据质量，并采取措施来解决数据质量问题。他们需要设计和实施数据质量检查规则，定期执行数据质量检查，并与数据源的负责人合作解决数据质量问题。
5. 性能优化：ETL工程师需要优化数据提取、转换和加载过程的性能。他们需要分析和调整ETL作业的执行计划，优化数据转换和加载的算法和逻辑，并确保ETL作业在给定的时间窗口内完成。
6. 故障排除：在ETL过程中，可能会出现各种故障和错误。ETL工程师需要及时发现和解决故障，保证ETL作业的正常运行。他们需要监控ETL作业的运行状态，分析日志和错误信息，定位和修复问题。
7. 文档撰写：ETL工程师需要编写相关的技术文档，包括ETL作业的设计文档、运行说明和故障排除手册等。他们需要清晰地记录ETL过程的各个环节，以便团队成员和其他相关人员参考和使用。
总结起来，ETL工程师是数据仓库项目中非常重要的角色，他们需要承担多个职责，包括数据提取、转换和加载、数据质量监控、性能优化、故障排除和文档撰写等。通过他们的努力，数据仓库可以得到准确、完整、一致和高质量的数据，为企业决策提供有力支持。
etl工程师岗位职责 篇二
ETL工程师是企业数据分析和决策的关键角色，他们负责将各种数据从不同的来源提取、转换和加载到数据仓库中。在这个过程中，ETL工程师需要具备一系列的技能和能力，以完成他们的岗位职责。以下是ETL工程师的主要职责和所需的技能：
1. 数据提取：ETL工程师需要熟悉各种数据源的结构和特性，能够选择合适的提取方式，并确保数据的完整性和准确性。他们需要掌握SQL语言和数据库操作，了解关系型数据库、文件和API等数据源的工作原理和使用方法。
2. 数据转换：ETL工程师需要具备数据转换和清洗的技能，以确保数据的格式和结构符合数据仓库的要求。他们需要熟悉ETL工具如Informatica、DataStage等，能够运用各种数据转换技术和算法，如数据映射、数据过滤、数据合并等。
3. 数据加载：ETL工程师需要设计和实施数据加载过程，选择合适的加载策略和工具，并确保数据的完整性和一致性。他们需要掌握数据仓库的基本概念和架构，了解数据仓库的设计和实施方法。
4. 数据质量：ETL工程师需要具备数据质量管理的能力，能够监控数据质量并采取措施来解决数据质量问题。他们需要设计和实施数据质量检查规则，运用数据质量工具如DataFlux、Trillium等，定期执行数据质量检查，并与数据源的负责人合作解决数据质量问题。
5. 性能优化：ETL工程师需要优化数据提取、转换和加载过程的性能，以确保ETL作业在给定的时间窗口内完成。他们需要分析和调整ETL作业的执行计划，优化数据转换和加载的算法和逻辑，运用ETL工具的性能调优功能。
6. 故障排除：在ETL过程中，可能会出现各种故障和错误，ETL工程师需要具备故障排除和问题解决的能力。他们需要监控ETL作业的运行状态，分析日志和错误信息，定位和修复问题，保证ETL作业的正常运行。
7. 沟通协作：ETL工程师需要良好的沟通和协作能力，能够与数据源的负责人、数据仓库的设计师和其他团队成员进行有效的沟通和协作。他们需要理解和满足不同利益相关者的需求，解决各种技术和业务问题。
总结起来，ETL工程师是企业数据分析和决策的关键角色，他们需要具备数据提取、转换和加载的技能，了解数据质量管理和性能优化的方法，具备故障排除和问题解决的能力，以及良好的沟通和协作能力。通过他们的努力，企业可以获得准确、完整、一致和高质量的数据，为决策提供有力支持。
etl工程师岗位职责 篇三
职位描述：
工作职责:
1、根据公司数据分析需求进行基于hadoop平台的项目开发；
2、根据需求进行数据仓库模型设计，熟练使用kettle工具进行etl程序的`开发；包括实时数据加工，计算，etl，管理，监控等；
3、负责针对源系统进行数据抽取、处理、分析等相关工作，及项目中涉及到的数据库创建、维护及提供数据接口工作；
4、负责设计并优化基于hive的数据仓库的建设；
5、制定数据库备份和恢复策略及工作流程与规范。
6、能出具消费品品牌制造行业应用的数据分析技术解决方案，并落地。
任职资格:
1、从事数据仓库领域至少2年以上，熟悉数据仓库模型设计与etl开发经验，具备海量数据加工处理相关经验；
2、熟悉数据仓库领域知识和技能者优先，包括但不局限于：元数据管理、数据开发测试工具与方法、数据质量、主数据管理；
3、有从事分布式数据存储与计算平台应用开发经验，熟悉hadoop生态相关技术并有相关实践经验着优先，重点考察hive、hdfs、hbase;
4、熟练掌握kettlesqoop、datax、airflow等;
5、有消费品品牌制造、零售行业经验，尤其快消品行业和财务领域数据项目经验者优先;
6、熟悉分布式计算presto/imapa优先;
7、有实时计算方面的经验的优先。
etl工程师岗位职责 篇四
职责描述：
1、负责数据仓库建模，业务数据集市建设开发
2、负责数据仓库etl流程的优化及解决etl相关技术问题、etl流程监控，保障数据平台架构稳定性
3、建立数据分析指标体系，不断完善指标体系和分析模型；
4、通过专项分析，输出专项分析报告
5、负责数据分析相关需求和数据测试的工作
任职要求：
学历要求：
全日制统考类本科及以上学历，计算机、通信、电子、软件工程、统计学、应用数学、数据分析等相关专业
专业技能：
1、熟悉数据仓库各类模型建模理论，熟悉数据仓库数据分层架构和多维数据模型设计；
2、丰富的数据分析经验，熟练掌握sql、hql、sparksql，擅长运用其分析并完成复杂业务数据查询
3、掌握至少一种数据库开发技术：mysql/oracle/db2等，灵活运用sql实现海量数据etl加工处理；
4、熟悉hadoop生态（如：hdfs/mapreduce/hive/hbase等），并有相关实践经验；
5、熟练掌握一门或多门编程语言（如：python/shell/java/c++等），并有大型项目建设经验者优先；
素质：
1、敏锐的数据观察和分析能力，及时发现和分析其中隐含的变化和问题并给出建议；
2、良好的沟通能力和团队精神，较强的`学习能力，能承担一定的工作压力。
经验：
至少2年以上数据仓库（离线&实时）模型设计开发、etl设计开发的相关经验，有通信运营商o域/b域大数据、智慧城市大数据的数据仓库、etl设计研发经验者优先
etl工程师岗位职责 篇五
职位描述:
1、负责数据仓库/数据集市etl设计开发;
2、负责与业务部门数据需求的沟通与确认;
任职资格:
1、三以上工作经验;
2、熟悉主流etl开发工具,如:ssis、kettle、datastage等;
3、熟练掌握主流数据库的`使用,如:sqlserver、mysql、oracle,对sql查询优化有丰富的经验;
4、熟悉主流报表工具,如:tableau、powerbi、cognos;
5、良好的沟通技能,清晰的逻辑思维能力;
6、工作认真仔细,积极主动,具备较强的自主学习、自我总结能力。
etl工程师岗位职责 篇六
岗位职能：
1、基于公司数据建设需要，完成数据平台构建、数据内容开发等工作。包括：数据平台基础设施建设、数据采集、etl、数仓及数据集市、数据应用产品等开发工作；
2、充分理解需求文档，基于此进行自测，交付高质量的开发代码和数据内容；
3、工作中对数据平台基础设施、数据内容建设等工作主动深度思考，提升效能并积极建言、促进组织和系统发展；
4、其他根据部门需要安排事宜；
岗位要求：
1、信息技术类、数学、统计学、计量经济学类专业，研究生及以上学历。优秀候选人学历可以放宽至本科，工作年限5年以上；
2、熟悉数据仓库模型设计和精通etl开发经验，掌握3nf，kimball的维度建模设计方法，具备海量数据加工处理（etl）相关经验；
3、掌握至少一种数据库开发技术：oracle、teradata、db2、mysql等，精通并灵活运用sql实现海量数据etl加工处理；
4、熟悉linux系统常规shell处理命令，灵活运用shell做的`文本处理和系统操作；
5、有从事分布式数据存储与计算平台应用开发经验，熟悉hadoop生态相关技术并有相关实践经验着优先，重点考察hdfs、hive（hql)、hbase；
6、熟练掌握一门或多门编程语言，并有大型项目建设经验者优先，重点考察python、perl、java；
7、熟悉数据仓库领域知识和技能者优先，包括但不局限于：数据开发测试工具与方法、数据质量等；
8、良好的语言沟通与表达能力和自我驱动动力。
