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3. 大數(shù)據(jù)技術(shù)研究與開發(fā)：對大數(shù)據(jù)的OLAP引擎、批量計(jì)算、實(shí)時(shí)計(jì)算、文件存儲(chǔ)等技術(shù)進(jìn)行深入研究，持續(xù)優(yōu)化和提高系統(tǒng)的性能。

4. 系統(tǒng)性能分析與優(yōu)化：對大數(shù)據(jù)系統(tǒng)及應(yīng)用的性能進(jìn)行定期分析和優(yōu)化，以提高系統(tǒng)的運(yùn)行效率，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。

5. 參與數(shù)據(jù)開發(fā)規(guī)范制定：參與制定數(shù)據(jù)開發(fā)規(guī)范，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量、安全性和一致性。

任職條件：

1. 學(xué)歷背景：一般要求具備計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)分析等相關(guān)專業(yè)的本科或以上學(xué)歷，至少具備5年以上大數(shù)據(jù)技術(shù)或相關(guān)領(lǐng)域工作經(jīng)驗(yàn)。

2.熟練掌握編程語言，如Java、Python、scala等，并了解常用的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

3.熟悉大數(shù)據(jù)處理和分析的相關(guān)開源組件技術(shù)，如Hadoop、Spark、flink、Hive、Kafka等分布式計(jì)算框架的使用經(jīng)驗(yàn)，構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)處理和分析系統(tǒng)。

4.了解常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，能夠設(shè)計(jì)高效的數(shù)據(jù)處理和分析程序，提高系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。

5.了解關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MySQL、Oracle等）、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MongoDB、Cassandra等）和分析性數(shù)據(jù)庫（click house、doris）的基本原理和使用方法，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢。

6.數(shù)據(jù)分析和可視化：掌握數(shù)據(jù)分析和可視化的基本原理和方法，如統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等，掌握各種數(shù)據(jù)可視化工具，如Vue、Tableau、Power BI、ECharts等，能夠靈活應(yīng)用這些工具進(jìn)行數(shù)據(jù)的可視化呈現(xiàn)。

7.了解大規(guī)模數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和優(yōu)化方法，能夠構(gòu)建高效、穩(wěn)定、可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)處理和分析系統(tǒng)。

8.要求具備大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的實(shí)際開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，能夠獨(dú)立完成數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等工作。

9.需要具備獨(dú)立解決問題的能力，能夠快速定位和解決技術(shù)難題。同時(shí)，需要具備良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)合作精神，能夠與其他團(tuán)隊(duì)成員協(xié)作完成項(xiàng)目。

10.需要具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和創(chuàng)新意識(shí)，能夠不斷跟進(jìn)新技術(shù)和新方法，并將其應(yīng)用到實(shí)際工作中，以及高度的責(zé)任心和敬業(yè)精神，能夠按時(shí)交付高質(zhì)量的工作成果。

11.具備醫(yī)保、醫(yī)療行業(yè)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先考慮。