以下是综合多家企业招聘要求的数据仓库工程师核心职位要求，已将「多隆物流」置于首位，按能力维度结构化呈现：

🔝 一、企业优先案例参考

多隆物流（跨境电商物流）

负责物流/财务主题库模型设计，落实数据治理流程开发（清洗/标准化）3

要求4年以上经验，精通Oracle/Teradata等数据库，熟悉Hive/HBase/Spark生态3

需具备指标体系建设和数据产品落地能力，熟悉Linux及Python/Java3

⚙️ 二、核心技术硬性要求

数据建模与仓库架构

精通数据仓库分层模型（ODS/DWD/DWS/ADS），独立设计主题域与专题库13

熟悉3NF、星型/雪花模型，具备PB级数据仓库实施经验610

数据处理与开发工具

精通SQL优化，熟练掌握Hive/Spark/Flink等大数据计算引擎136

熟练使用ETL工具（Kettle/NIFI/Informatica）及调度系统125

数据库与存储技术

至少掌握两种主流数据库（Oracle/MySQL/PostgreSQL），具备性能调优能力147

熟悉分布式存储（HDFS/HBase/Elasticsearch）及MPP架构13

🔍 三、业务与软性能力

行业理解与业务对接

深入理解业务逻辑，能将需求转化为数据模型（如金融风控、电商用户画像）3610

支撑数据分析挖掘，通过数据赋能业务决策15

数据治理与规范

制定元数据管理、数据质量监控规范，推动治理机制落地136

具备数据标准制定经验，主导数据资产管控410

协作与问题解决

较强跨团队沟通能力，能承担驻场/出差任务（政府/金融项目常见）14

逻辑严谨，对数据敏感，善于发现数据异常并提出解决方案510

📚 四、学历与经验门槛

学历：本科及以上，计算机/数学/统计相关专业优先136

经验：

初级岗：2年以上数据开发或ETL经验59

高级岗：3-5年数仓建模经验，有电信/金融/政府大型项目背景优先1610

🚀 五、进阶能力（差异化竞争力）

实时数仓：掌握Flink/Kafka流处理技术，支撑实时特征工程111

数据产品化：具备BI报表开发能力（如Tableau/SAP BO）56

编程扩展：熟练使用Shell/Python/Java实现自动化脚本347

️ 以上要求综合自物流、金融、互联网行业头部企业（含多隆物流3、滴滴1、字节跳动11等），更多细节可查阅13610来源报告。