中国平安
大数据测试工程师
大数据测试工程师
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
自动化测试
性能测试
数据质量
大数据测试
AI 估算 · 25k–40k
大数据测试需求旺盛，平安平台好，技能要求高，薪资具备竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位负责平安大数据相关系统（数据引擎、数据仓库、数据平台、数据应用等）的测试工作，需要5年以上经验，掌握Java/Python/Shell编程，熟悉Hadoop/Spark等大数据技术栈，并参与测试方法和质量体系建设，确保交付质量
最低要求
计算机相关专业本科以上学历，5年及以上大数据测试工作经验 2.熟悉至少一种编程语言（Java/Python/Shell），具备独立开发测试脚本/工具/平台能力 3.熟悉常见大数据测试方法、测试环境治理，不断提升数据质量和测试效率 4.熟悉Oracle/Mysql/MongoDB，精通复杂的查询sql和SP编写 5.深入理解测试体系建设，关注全过程质量管理，提前发现和识别风险
工作职责
负责大数据相关系统（数据引擎、数据仓库、数据平台、数据应用、报表看板等）的测试工作，为交付质量负责 2.参与需求评审、技术评审等活动，进行测试分析，设计合理测试用例和测试计划 3.推进大数据测试方法的建立和完善（数据质量、自动化、性能等），不断提升交付质量和效率 4.参与及完善大数据相关业务质量标准、质量体系建设及落地（测试流程、测试环境、测试工具等） 5.和团队密切配合，主动发现、定位和跟踪问题，推动问题及时解决
优先资格
有Hadoop、Hive、Zookeeper、Hbase、Spark、ES、Kafka等分布式测试经验优先
AI 洞察
优缺点分析
- 公司平台大：平安是金融科技巨头，业务稳定，技术投入多，项目有影响力
- 技术栈前沿：涉及 Hadoop、Spark、Kafka 等主流大数据技术，能积累硬核经验
- 测试体系完整：有机会参与质量体系建设，从流程到工具全面锻炼测试能力
- 发展空间广：大数据领域人才需求持续旺盛，跳槽或内部晋升机会多
- 工作强度可能较高：大型项目交付压力大，可能需要应对紧急问题排查和加班
- 技术更新快：需持续学习新组件和测试工具，保持技术敏感度
- 测试角色定位：在部分团队中测试可能被视为辅助角色，需主动争取话语权
- 适合热爱大数据技术、注重质量、有编程能力、愿意在大型平台深耕并持续学习的测试工程师
角色解读
- 技术路径：从大数据测试工程师成长为测试架构师或质量专家，主导测试技术革新
- 管理路径：可向测试团队主管或质量管理经理发展，负责团队建设与流程优化
- 跨领域转型：凭借大数据技术积累，可转向数据开发、数据治理或数据产品等方向
- 负责大数据引擎、数据仓库、数据平台等核心系统的测试工作，保障数据质量和系统稳定
- 参与需求和技术评审，设计全面的测试用例和测试计划，确保覆盖数据验证、自动化、性能等维度
- 推动大数据测试方法的建立与完善，包括数据质量监控、自动化测试框架及性能压测
- 与开发、产品团队密切协作，主动发现并推动问题解决，参与质量体系建设
- 扎实的编程能力：熟练使用 Java/Python/Shell 之一，能独立开发测试脚本或工具
- 深入掌握大数据生态：熟悉 Hadoop、Hive、Spark 等组件，具备分布式系统测试经验
- 数据库技能：精通 Oracle/MySQL/MongoDB 的复杂查询和存储过程编写
- 测试方法论：熟悉大数据测试特点，擅长数据质量、性能测试及自动化体系建设
申请策略
- 提前了解平安金融业务（如保险、银行、证券）的数据场景，在面试中展现业务理解
- 准备1-2个完整的大数据测试项目案例，采用 STAR 法则描述
- 突出大数据测试项目经历，特别是涉及 Hadoop/Spark 等生态的实际案例
- 强调编程能力：列出用 Java/Python 开发的测试工具或自动化框架
- 展示性能测试和数据质量治理的成果，如压测报告或质量改进数据
- 提及跨团队协作经验，体现沟通和推动问题解决的能力
- 巩固大数据组件原理：如 Hive 查询优化、Spark 调优、Kafka 消息机制
- 学习数据质量工具：如 Deequ、Great Expectations，提升数据测试效率
面试指南
- 先明确测试目标，再阐述方法，最后用具体案例展示效果
- 对于技术问题，先解释原理，再给出方案，并讨论优劣
- 遇到不确定的问题，展示逻辑推理过程，而非直接放弃
- 如何测试 Hive 数据倾斜？请举例说明
- 如何设计大数据自动化测试框架？
- 描述一个你处理过的数据质量问题及解决方案
- 如何测试 Kafka 流式数据处理？
- 你如何保证大数据平台的数据一致性？
匹配度报告
64
综合匹配度
大厂平台，前沿大数据技术栈，薪资有竞争力，但工作生活平衡一般。
适合人群
最适合重视技术成长和平台资源、对工作生活平衡要求不高、愿意在金融科技领域深耕的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展80
工作生活50
使命价值50
薪资福利匹配
75中等
平安作为上市巨头，薪资福利体系完善，但JD未明确薪资和福利，整体待遇预计在市场水准之上。
薪资信号未披露 (25K-40K/月)
成长发展匹配
80较高
职位涉及大数据前沿技术栈，并提供参与质量体系建设的机会，技术成长空间大，但未明确晋升路径。
技术前沿主流现代技术
技术栈Hadoop、Hive、Spark、Kafka、Hbase、Zookeeper、Elasticsearch、Oracle、MySQL、MongoDB
业务类型cost_center
工作生活匹配
50较低
工作地点上海，未提及远程或弹性办公，考虑到大厂可能加班，工作生活平衡一般。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
50较低
金融科技行业稳定，但大数据测试对社会直接贡献有限，属于中后台角色。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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