数据运维工程师岗位职责

2018-06-27    工程师职责    【本页移动版】
数据运维工程师是做什么的?本文提供数据运维工程师的岗位职责例子,包括详细的工作内容及任职要求。
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岗位职责:
1、负责大数据环境的部署维护和技术支持;
2、现场系统的问题定位和分析解决;
3、负责应用安全,数据的日常备份和应急恢复;
4、负责大数据外其他日常运维工作。

任职要求:
1、熟悉Linux/Unix系统,两年以上Linux系统运维或开发经验;
2、熟练掌握数据库,有海量数据处理和并行计算平台运维或开发经验;
3、有较强的实现能力及学习能力,拥有实际的Hadoop项目经验;
4、本科及以上学历,英语四级;
5、良好的团队合作,较强的沟通能力,强大的解决问题能力。

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工作职责:
1. 负责Hadoop及相关组件的部署和维护,保证其稳定运行;
2. 开发和使用Hadoop大数据自动化运维与监控工具;
3. 基于大数据应用需求,不断调整和优化Hadoop框架及组件的配置,提升性能;
4. 为数据仓库、数据挖掘建模等数据应用项目提供运行环境支持;

任职要求:
1. 本科及以上学历,计算机相关专业,2年以上相关工作经验;
2. 熟悉Linux开发环境和shell脚本;
3. 熟悉Hadoop及其相关组件部署维护,有实际大数据集群运维经验;
4. 熟悉IT系统基础架构及网络原理,具备大型集群运维经验;
5. 熟悉数据仓库。
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岗位职责
1.负责企业大数据平台解决方案的指定、设计、实施、开发、优化
2.精通Hadoop生态圈,熟悉HDFS、Spark、Storm、Kylin、Hive、HBase等组件
3.负责公司大数据平台的架构设计、调整、运维工作
任职要求
1.精通Hadoop生态圈各个工具原理,有一定的hql/sql性能调优工作
2.精通java、python、go等语言开发
3.对大数据技术栈有一定理解,能够根据不同场景构建对应的解决方案

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岗位职责:


1、负责数据平台的实时及离线计算的运维管理工作(部署、监控、优化、故障处理);


2. 参与数据平台的相关工具开发(包括自动化部署、关键指标监控等)。


3、负责系统的运维与主动预防,搭建监控机制以及时发现集群问题,持续提升系统可用性与稳定性;


4、跟进并处理系统事件,对系统问题及故障解决跟踪优化,负责服务状况与服务质量报告,不断提升集群服务质量;


5、梳理优化业务使用集群的流程及规范,使集群使用在资源利用、质量等方面均达到较高水平;


6、日常跟踪业界技术发展动态,并结合业务发展需要,研究引入合适的技术。


任职要求:


1、本科以上学历,有2年以上Hadoop相关运维经验,了解Hadoop各组件的原理,并有实际部署维护经验;


2. 深入理解linux系统,计算机网络,运维体系结构,精于容量规划、架构设计、性能优化;


3、熟悉一门以上脚本语言(shell/perl/python等),熟练掌握自动化运维技术;


4、熟悉docker操作、实施,能通过kuberneter、swarm技术管理docker集群,熟悉灰度发布;


5、熟悉hadoop、hive、hbase、yarn、spark等大数据生态圈之组件的原理及运维方式;


6、熟悉数据库基本原理,能对Mysql进行性能优化,监控Mysql日常运行情况,熟悉主备、主从、安全机制;


7、有敏锐的技术洞察力和较强的问题分析能力,故障排查能力,有很好的技术敏感度和风险识别能力;


8、良好的沟通技巧和推动能力,良好的服务意识和团队协作意识,细致周到的做事风格,责任心强;


9、熟悉公有云及架构,如AWS优先考虑。

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