数据工程师

职位概要

数据工程师负责设计, 建筑, 维护德克萨斯理工大学的数据基础设施. 该角色涉及开发和管理数据管道, 确保跨平台数据集成顺畅, 并支持信用合作社的商业智能和分析工作. 数据工程师还将在数据治理和系统组织中发挥关键作用. 该职位直接向首席信息官(CIO)报告，并支持CIO确保数据系统与信用合作社的战略目标保持一致.

职责 & 责任

• 设计, 开发, 并维护健壮的数据管道进行提取, 变换, 并将来自各种来源的(ETL)数据加载到我们的数据仓库中. 确保有效、准确地处理数据以满足业务需求.
• 管理和优化我们基于云的数据仓库, 确保数据的存储和检索是高效和可扩展的. 实现数据建模、性能调优和安全性的最佳实践.
• 利用集成工具编排和自动化系统之间的数据流, 确保数据传递及时准确. 与不同的团队紧密合作，整合新的数据源，并支持正在进行的数据管理计划.
• 设计和实现api驱动的集成和web服务，以促进跨平台的数据移动和转换.
• 确保严格遵守数据和系统治理标准, 保持最高水平的数据完整性和安全性. 维护所有数据处理的详细记录和文件.
• 开发、优化和维护用于数据检索、转换和分析的复杂SQL查询. 确保查询是有效的，能够处理大型数据集.
• 通过确保数据随时可用并以正确的格式用于可视化工具来支持业务智能团队.
• 配合ETL流程，为分析和报告准备数据.
• 与跨职能团队紧密合作, 包括软件开发人员, 数据分析师, 商业利益相关者, 了解数据需求并交付满足业务目标的解决方案.

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技能 & 资格

• Bachelor's degree in computer science or related field; or certifications equivalent to degree
• 3-4年数据工程或相关领域工作经验.
• 熟练掌握SQL，有关系型数据库工作经验.
• 具有基于云的数据仓库解决方案的经验.
• 熟练构建和维护数据管道和ETL流程.
• 熟悉数据集成工具、api和用于数据流自动化的web服务.
• 高度关注数据和系统治理，具有出色的组织能力.
• 了解数据建模、性能调优和数据库优化.
• 具有数据可视化平台和支持ETL分析的经验.
• 较强的解决问题能力和在快节奏环境中工作的能力.
• 具有大型数据系统和处理复杂数据结构的经验.
• 了解自动化和数据处理的脚本语言.
• 熟悉云存储解决方案和数据编排工具.
• 较强的沟通技巧和与技术和非技术利益相关者合作的能力.

本职位描述旨在提供该职位的总体要求. 它不是职责、责任或要求的完整陈述. 如有必要，可分配其他未在此列出的职责，以确保正常运作.

注:德州理工大学目前不提供VISA赞助.

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