1. ETL 流程设计与开发负责大数据 ETL 流程的设计、开发和优化，确保数据的准确性、完整性和及时性。理解业务需求，参与数据仓库架构设计，制定合理的 ETL 解决方案，满足不同业务场景的数据处理要求。2.Spark 应用开发使用 Spark 进行大规模数据处理和分析，开发 Spark 应用程序，实现数据的清洗、转换和加载等操作。优化 Spark 作业性能，对 Spark 任务进行调优，提高数据处理效率，降低资源消耗。3.Python 编程与脚本开发利用 Python 编写数据处理脚本和工具，用于数据采集、预处理、监控等任务。与其他团队协作，将 Python 代码与 Spark 应用集成，实现更复杂的数据处理流程。4.PySpark 集成与开发在 PySpark 环境下进行开发，充分发挥 Python 和 Spark 的优势，实现高效的数据处理和分析。解决 PySpark 开发过程中遇到的技术问题，如数据类型转换、性能优化、内存管理等。5.数据质量保障制定和实施数据质量监控策略，对 ETL 过程中的数据进行质量检查和验证，及时发现和解决数据质量问题。建立数据质量报告机制，定期向相关团队汇报数据质量情况，为数据决策提供支持。6.团队协作与技术支持与数据分析师、数据科学家、数据仓库工程师等团队成员密切合作，共同完成项目任务，提供技术支持和解决方案。参与团队技术交流和分享，不断提升团队整体技术水平和开发效率。