阶段一（入职3个月）：基础能力夯实期 1. 熟悉企业数据开发全流程规范，学习企业数据仓库分层架构，掌握数据平台的基础操作方法，明确各数据工具的应用场景及使用规范； 2. 独立完成基础数据开发任务，包括业务数据的提取与清洗、简单数据建模、ETL 任务的开发与调试，确保基础数据的准确性、完整性与时效性，满足日常业务数据查询需求； 3. 系统学习数据开发核心技术，重点掌握 SQL 高级应用、数据仓库建模理论、ETL 流程设计逻辑，建立标准化数据开发思维，养成规范的代码编写习惯； 4. 参与数据开发日常运维工作，负责监控基础 ETL 任务的运行状态，及时处理任务失败、数据延迟等基础问题；规范记录开发过程中的代码逻辑、配置细节及问题解决方案，定期归档至数据开发知识库，助力团队知识沉淀与复用； 5. 配合导师完成基础数据需求的对接工作，准确理解业务部门的数据需求，协助完成需求拆解与可行性分析，积累需求对接与落地的基础经验。 阶段二（入职半年）：独立履职提升期 1. 独立处理复杂数据开发任务，涵盖复杂数据建模、ETL 流程优化、数据接口开发等场景，提升数据处理与问题解决能力； 2. 严格按照数据开发规范执行代码审核与版本管控工作，负责自身开发任务的代码自查与团队互审，确保代码质量符合企业标准；负责开发任务的落地实施与后续运维，及时排查并解决数据异常、任务故障等问题，保障数据开发成果稳定、高效运行； 3. 参与月度数据开发效能分析工作，协助整理任务完成率、代码合格率、数据处理效率、任务故障率等核心指标，通过数据分析定位开发流程中的痛点与短板，输出数据分析报告，为开发流程优化、工具升级提供数据支撑； 4. 参与跨部门数据需求对接工作，独立与业务部门、数据治理团队沟通，精准把握需求核心，制定合理的开发方案，确保开发成果贴合业务实际需求； 5. 通过数据开发相关专业认证（硬性准出门槛），认证费用由部门全额承担，助力新人夯实专业基础、提升行业认可度，为后续进阶发展奠定基础。 阶段三（入职一年）：综合能力进阶期 1. 主导中型数据开发项目实施，如数据仓库升级优化、数据平台功能迭代、批量数据处理任务开发等，独立完成项目需求调研、技术方案设计、风险评估及落地推进，协调团队资源解决项目推进中的难点问题，确保项目安全、高效落地并达到预期效果； 2. 针对月度数据开发核心问题，深入分析问题根源，结合业务需求与技术趋势，撰写数据开发优化方案，提出技术升级、流程完善、工具优化等可行性建议，推动数据开发效能持续提升； 3. 参与企业内部数据开发培训工作，负责编写数据开发操作手册、代码规范指南、常见问题排查手册等资料，开展新人带教与技术分享活动，推动团队整体开发能力提升； 4. 参与数据开发规范的制定与优化工作，结合自身实践经验，提出代码规范、流程管控、工具应用等方面的改进建议，完善企业数据开发体系； 5. 通过数据开发高级专业认证（快充计划加分项），认证费用由部门全额承担，助力新人向专业数据开发人才进阶，具备独立主导复杂项目、解决核心技术问题的能力。

【任职要求】 - 2027届应届毕业生，本科及以上学历，数据科学与大数据技术、计算机科学与技术、软件工程等相关专业优先； - 具备良好的逻辑思维能力和技术钻研能力，责任心强，能高效对接数据治理、数据分析等相关团队； - 对数据开发工作有浓厚兴趣，具备扎实的 SQL 基础，熟悉 Python/Java 等至少一种编程语言，了解数据仓库基本概念，有相关课程设计或项目实践经验者优先； - 具备较强的学习能力和问题解决能力，愿意主动学习数据开发相关技术及企业开发规范，能快速掌握新工具、新流程； - 有相关数据开发、ETL 开发实习经验者优先，持有数据开发相关认证者优先； - 具备良好的代码规范意识和团队协作精神，能积极参与团队技术交流，乐于分享学习成果。