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这仅是全职就业角色
我们正在寻找一位熟练的数据质量自动化工程师，设计、开发和维护自动化数据质量框架，以确保跨平台数据的准确性、一致性和可靠性。
理想的候选人将具备扎实的SQL专业知识、Python实践经验，以及在现代云数据生态系统中工作的经验。
角色：
主要职责
设计、开发和维护自动化数据质量检查和验证框架
编写复杂且优化的SQL查询以分析、验证和排除数据问题
开发和增强基于Python的数据质量监控和报告自动化脚本
在Snowflake和Databricks环境中执行数据验证
识别数据异常、根本原因，并主动提出改进建议
在敏捷交付模型中与数据工程师、分析师和业务利益相关者协作
使用Jira跟踪任务、缺陷和增强功能
创建和维护数据质量规则、流程和自动化工作流的文档
支持数据治理和质量标准的持续改进
所需技能和经验
高级SQL的强大专业知识（复杂连接、窗口函数、性能调优）
使用Python进行数据处理和自动化的实践经验
具有Snowflake和Databricks的工作经验
对数据质量概念有良好的理解（完整性、准确性、一致性、及时性、有效性）
在敏捷/Scrum环境中工作的经验
熟悉Jira进行冲刺计划和问题跟踪
强大的分析和问题解决能力
优秀的沟通和协作能力
资历水平
不适用
就业类型
全职
工作职能
工程
行业
软件开发
