1. 具备数据仓库和ETL开发实战经验，熟练使用SQL进行复杂多表关联查询、窗口函数及执行计划性能优化，掌握Python数据处理与自动化脚本开发，能够独立完成数据清洗、转换、加载等ETL全流程设计与实现，理解数据分层建模与维度建模方法论；

2. 熟悉阿里云DataWorks、QuickBI等大数据开发与可视化工具，了解数据资产管理、任务调度、数据质量监控与运维告警流程，能够基于云平台独立完成数据管道搭建、BI报表开发及数据看板配置，具备数据指标体系设计与数据可视化呈现能力；

3. 掌握Hadoop生态系统（HDFS、MapReduce、Hive、HBase）及Spark、Flink等分布式计算框架，深入理解批处理与流处理核心原理，具备海量数据处理、Shuffle调优、内存管理及集群资源调度基础能力，了解数据倾斜诊断与分布式任务优化方法；

4. 具备良好的数据敏感度与逻辑分析能力，熟悉数据治理与数据安全基础知识，有大数据相关项目、竞赛或实习经历者优先，能够承受研发迭代节奏，善于团队协作与技术分享，对数据驱动业务决策有浓厚兴趣与持续学习意愿。