数据库相关职位

数据库相关职位,第1张

个人感觉数据库架构师和数据仓库工程师的能力要求要高些,对大型数据库的应用要达到熟练或精通的水平,因此,待遇也相对来说好一些。数据库开发工程师的层次相对低些,待遇也稍低。数据架构师,一般企业需要一两个足以。

数据仓库工程师在金融行业或者大型网站的就业机会会大些。

数据库开发工程师的就业路子最宽。以下是一些个案,仅供参考。

一、数据库架构师

任职要求:

1.项目开发经验;

2.丰富的SQL Server、DB2 、Oracle、Sybase大型数据库研发设计经验;

3.丰富的数据库关系模型和物理模型建模经验;

4.有数据库性能优化经验;

5.掌握数据仓库的基本理论,有数据仓库的实际开发经验;二、数据仓库工程师

职位描述:

1、对数据仓库系统的架构设计,编写专业的系统设计文档;

2、配合项目经理进行项目需求分析、应用分解、各模块的概要和详细设计;

3、实施项目开发。

职位要求:

1、有1年以上的ETL、OLAP工具的实际开发经验,有BO、MSTR、Insight、Hyperion Intelligence(Brio)等其中一种开发工具实践经验者优先;

2、熟练使用Oracle等数据库,精通SQL、存储过程,有Java和数据库性能调优的经验者优先;

3、深入理解数据仓库、数据建模等概念,有商业智能相关系统实际建模经验者优先;三、数据库开发工程师

岗位职责:

1、数据库设计与优化;

2、存储过程设计与开发;

3、审核、指导开发工程师有关数据库设计、数据存取方法;

4、协助工程部门实施数据库部署;

5、为测试部门提供数据库支持。

任职要求:

1、本科学历,计算机相关专业

2、两年以上工作经验和数据库设计/开发/管理经验

3、熟悉计算机和数据库等相关基础知识 

4、熟悉linux/unix、windows等相关技术

5、精通oracle等大型数据库技术,熟练掌握数据库开发技术,熟练使用sqlplus进行存储过程开发,精确sql语言。

6、掌握系统数据存储架构设计技能和数据备份管理技术

7、良好的沟通能力和执行能力;正直、务实、敬业、善于思考、良好的团队合作精神

大数据岗位高薪清单对于求职者来说,大数据只是所从事事业的一个方向,而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征,选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。

1 ETL研发企业数据种类与来源的不断增加,对数据进行整合与处理变得越来越困难,企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是:在企业大数据应用的早期阶段,Hadoop只是穷人的ETL

2 Hadoop开发随着数据规模不断增大,传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘,企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。

3 可视化工具开发可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上,通过 *** 作界面元素,有可视化开发工具自动生成相关应用软件,轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去,数据可视化属于商业智能开发者类别,但是随着Hadoop的崛起,数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

4 信息架构开发大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素,确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

5 数据仓库研究为方便企业决策,出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务,指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。

6 OLAP开发OLAP在线联机分析开发者,负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型,然后创建数据访问的用户界面,提供高性能的预定义查询功能。

7 数据科学研究数据科学家是一个全新的工种,能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展,越来越多的实际工作将会直接针对数据进行,这将使人类认识数据,从而认识自然和行为。8 数据预测分析营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家,即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

8 数据预测分析营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家,即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

9 企业数据管理企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理,并需要为此设立数据管家职位,这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据,并将数据清洗和规范化,将数据导入数据仓库中,成为一个可用的版本。

10 数据安全研究数据安全这一职位,主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作,并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。


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