-设计和维护我们数据仓库、数据湖和数据管道的增强功能，以提高其可靠性和一致性
-通过行业标准工具、技术和业务部门的精心数据表示和聚合，提高大型历史数据集的可查询性
-确保可以实施和执行数据治理和安全/保留策略
-确保由数据堆栈驱动的操作系统集成正在运行、监控和可用
-不断审查数据平台，以确保其适合用途并满足业务需求
-支持和维护来自我们数据湖的下游集成，例如商业智能和可视化工具以及第三方系统

要求：
-在数据工程领域拥有丰富的经验，并展示过数据仓库的设计和技术实施
-具有 OLAP 数据库的经验，了解它们与 OLTP 数据库的区别，以及数据结构/建模，从商业意义上理解关键数据点，以权衡存储/性能和可用性
-具有构建、部署和故障排除可靠、幂等和一致的数据管道的经验，可与不同的内部和外部合作数据源，例如使用 Airflow DAG
-具有使用 AWS Redshift、Glue Data Catalog、S3、PostgreSQL、Parquet、Iceberg、Trino 的经验，以及如何使用 Terraform 和 Kubernetes 管理它们
-具有数据加载、提取、操作和准备数据以供提取和与 Tableau 等可视化平台集成的经验。