- 使用AWS服务（如Amazon S3、Amazon RDS、Amazon Redshift和Amazon DynamoDB）以及Databricks的Delta Lake设计和架构数据存储解决方案，包括数据库、数据湖和数据仓库。集成Informatica IDMC进行元数据管理和数据目录化。
- 创建、管理和优化数据管道，使用AWS服务（如AWS Glue、AWS Data Pipeline和AWS Lambda）、Databricks进行高级数据处理，以及Informatica IDMC进行数据集成和质量管理，以便于数据的摄取、处理和转换。
- 将来自各种内部和外部来源的数据集成到AWS和Databricks环境中，确保数据一致性和质量，同时利用Informatica IDMC进行数据集成、转换和治理。
- 开发ETL（提取、转换、加载）流程，以清理、转换和丰富数据，使其适合于使用Databricks的Spark功能和Informatica IDMC进行数据转换和质量管理的分析目的。
- 监控和优化AWS和Databricks环境中的数据处理和查询性能，进行必要的调整以满足性能和可扩展性要求。利用Informatica IDMC优化数据工作流。
- 实施安全最佳实践和数据加密方法，以保护AWS和Databricks中的敏感数据，同时确保符合数据隐私法规。使用Informatica IDMC进行数据治理和合规性管理。
- 使用AWS服务（如AWS Step Functions、AWS Lambda）、Databricks Jobs和Informatica IDMC进行工作流自动化，实现数据摄取、转换和监控等常规任务的自动化。
- 在AWS和Databricks环境中维护数据基础设施、管道和配置的清晰和全面的文档，Informatica IDMC促进元数据管理。
- 与跨职能团队（包括数据科学家、分析师和软件工程师）合作，了解数据需求，并在AWS、Databricks和Informatica IDMC中提供适当的解决方案。
- 识别和解决与数据相关的问题，并提供支持，以确保AWS、Databricks和Informatica IDMC环境中的数据可用性和完整性。
- 优化AWS、Databricks和Informatica资源使用，以控制成本，同时满足性能和可扩展性要求。
- 跟踪AWS、Databricks、Informatica IDMC服务和数据工程最佳实践的最新动态，推荐和实施新技术和方法。
