• 作为Azure数据工程师，必须熟悉基于云的数据平台（例如Azure数据工厂、Azure Purview、Databricks、Snowflake、Kafka或等效平台）和数据存储技术（例如SQL数据库、NoSQL数据库）。
• 数据分析和解释：对结构化和非结构化数据集进行深入分析，以识别推动业务决策和战略的趋势、模式和有价值的见解。
• 数据可视化和报告：开发直观且吸引人的仪表盘、报告和演示文稿，将复杂的数据分析结果传达给利益相关者，使组织各个层面能够基于数据进行决策。
• 确定数据需求：与各个部门的利益相关者合作，了解他们的数据需求，并提供与其业务目标一致的见解。
• 持续改进：及时了解数据分析和工程领域的行业趋势和最佳实践。提出并实施流程改进，以提高数据质量、效率和整体性能。
• 数据安全与合规性：在数据平台上实施、维护和监控数据安全和隐私措施。
• 跨部门支持：与其他团队合作，确保项目和倡议的成功执行。
• 运营支持：维护和支持数据平台的日常运营，包括：
• 监控数据管道、数据库和分析过程，确保平稳连续的运行。
• 及时识别和解决与数据相关的问题、性能瓶颈和数据质量问题。
职位要求：
• 计算机科学、数据科学、统计学或相关领域的学士学位。
• 至少5年的数据平台、数据分析或相关项目的工作经验。
• 具有将复杂数据集转化为可行动见解的数据分析师经验。
• 熟练使用数据可视化工具（例如Tableau、Power BI或类似工具）创建引人注目的数据可视化和报告。
• 熟练掌握Python、SQL、SAS或R等编程语言，用于数据分析和数据工程任务。
• 具有数据工程师的经验，具备设计和实施数据模型、ETL流程和数据集成解决方案的能力。
• 熟悉基于云的数据平台（例如Azure数据工厂、Azure Purview、Databricks、Snowflake、Kafka或等效平台）和数据存储技术（例如SQL数据库、NoSQL数据库）。
• 具有Microsoft SQL Server、Microsoft SSIS或阿里云（Dataphin）的相关经验者优先考虑。
• 出色的问题解决能力和处理大规模复杂数据集的能力。 
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