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数据开发工程师

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围绕数据模型、链路与可复用服务探索，按任务选择工具深度；AI相关实践只在承担相应数据服务或质量职责时进入。

以下关联说明适用目的，不把整个领域视作必学。

相关知识主题

• 05-维度建模基础（原属性标题：维度建模基础 - 分析型数据建模的核心方法） — 为分析型数据设计事实与维度，理解业务过程、粒度与历史变化；性能示例不作为本项目保证。
• 02-数据架构设计原则（原属性标题：数据架构设计原则 - 构建稳健数据架构的基石） — 检查模型和服务实现是否覆盖标准、质量、安全与可维护性要求。

常见问题与方法

• 数据质量评估方法（原属性标题：数据质量评估方法 - 给数据做一次全面"体检"） — 为链路测试梳理缺失、重复、一致性和时效检查，检测阈值与SQL样例须按业务及引擎复核。
• 技术选择焦虑症的解药 — 根据岗位任务与已有基础区分够用和深入掌握，避免为追热点同时铺开所有工具。

可选学习路线

• L2-核心构建（原属性标题：数据开发工程师 L2：核心构建） — 已有Linux、SQL和脚本基础后，可围绕离线数仓、分层建模与任务稳定性选择学习内容。

项目与案例

• 08-指标服务与语义层建设项目 — 以假设方案设计统一指标、SQL生成、权限下推、缓存与双跑对账的服务契约；API和编译器实现、DDL及种子数据未提供，示例未实跑，落地需另行实现与验收。
• 01-湖仓架构选型与迁移项目 — 参与存量链路迁移时，以案例设计历史回灌、增量衔接和对账；选型以兼容矩阵及实测约束为据，消费回滚水位、旧表补齐与重复消费契约仍须完善。

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