数据运维工程师岗位职责

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。

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。

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。

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

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。