1.數據需求分析與方案設計：對接業務部門理解數據需求場景與分析目標；結合業務需求設計數據架構方案，包括數據模型設計、數據流轉鏈路規劃及存儲方案選型；輸出數據需求規格說明書、數據模型設計文檔及技術實現方案。
2.數據ETL開發與維護：負責數據抽取、轉換、加載流程的設計與開發，使用Hadoop、Spark、Flink等大數據框架及SQL、Python等工具實現數據處理邏輯；優化ETL作業性能，解決數據抽取延遲、轉換異常等問題，確保數據處理的效率與準確性；維護現有ETL任務，定期進行腳本重構與性能調優。
3.數據倉庫與數據集市建設：參與企業級數據倉庫及數據集市的搭建，設計分層數據模型；負責數據倉庫表結構設計、索引優化及數據生命周期管理，保障數據倉庫的穩定性、可擴展性與安全性；實現數據血緣追蹤，建立數據質量監控機制。
4.數據服務與接口開發：封裝數據服務接口，為業務系統、BI報表工具及數據應用提供高效的數據支持；對接前端數據可視化需求，提供符合要求的數據聚合與計算結果；協助數據分析師、數據科學家獲取所需數據，支持數據驅動決策。
5.數據運維與技術沉淀：監控數據處理任務運行狀態，及時排查并解決數據質量問題、系統故障及性能瓶頸；負責數據開發相關工具、平臺的調研與引入，推動數據開發工程化建設；沉淀數據開發方法論、最佳實踐及故障處理案例，開展團隊技術分享與培訓。