中国平安
数据工程师
数据工程师
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
大数据
SQL
数据仓库
ETL
数据治理
AI 估算 · 20k–35k
金融科技巨头，中等经验，技术栈较新，薪资具有竞争力。
职位详情
关于这个职位
作为中国平安的数据工程师，你将负责数仓架构设计与ETL开发，支持实时/离线数据处理，并参与数据治理与资产优化
该职位要求3年以上经验，精通Hive、Spark、Flink等大数据组件，同时需具备业务数据分析能力
适合想要在金融科技大平台深耕大数据技术、追求技术创新的求职者
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件、数学等相关专业
3年以上数仓开发工作经验，具备业务数据分析经验者优先
熟悉数仓建模方法论，精通SQL，熟练掌握Hive、Spark、Flink,Doris,Kafka等大数据生态组件
熟悉Linux系统，具备脚本编写能力，了解关系型、NoSql数据库 5、熟悉用户标签画像体系，熟悉业务数据分析流程及方法; 6、逻辑清晰、沟通顺畅，具备自驱力，能够理解产品需求，转化为数据逻辑并开发实现
能够自主制定工作规划、驱动落地、成果汇报
抗压能力强，能够适应业务快速迭代节奏
工作职责
负责数仓架构设计、开发、测试，支持ETL性能优化，支撑实时/离线数据处理，满足业务对数据的提取、分析需求
负责数据治理，完善数据分类分级、元数据补全、数据质量与生命周期管理等，推动数据资产管理优化
负责大数据与AI结合现骨干的技术研究与创新落地，跟踪行业前沿技术，推动团队技术迭代与能力提升
优先资格
了解实时计算、数据湖、流批一体等技术者，或有高并发、大规模数据处理经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
- 中国平安作为金融科技巨头，平台稳定，资源丰富，有利于积累行业经验
- 技术栈主流且前沿（Hive, Spark, Flink, Doris等），并涉及AI结合，技能提升空间大
- 数据治理和资产管理方向具有长期价值，职业发展路径清晰
- 薪资待遇具有竞争力，福利完善（五险一金、补充医疗等）
- 业务复杂度高，数据量大，对技术深度和问题解决能力要求高
- 工作强度较大，需要适应快速迭代节奏，可能涉及加班
- 内部竞争激烈，需要持续学习新技术以保持竞争力
- 适合具备3年以上大数据开发经验、热爱数据技术、追求稳定平台和职业成长的技术型人才
角色解读
- 技术路线：资深数据工程师 -> 数据架构师 -> 大数据技术专家
- 管理路线：数据团队组长 -> 数据部门经理
- 业务路线：转型为数据分析专家或数据产品经理
- 负责数据仓库的架构设计、开发和测试，优化ETL性能
- 支持实时和离线数据处理，满足业务对数据的提取和分析需求
- 参与数据治理，包括数据分类分级、元数据管理、数据质量与生命周期管理
- 研究大数据与AI结合的前沿技术，推动团队技术创新
- 精通SQL和Hive、Spark、Flink、Doris、Kafka等大数据生态组件
- 熟悉数据仓库建模方法论和数据治理流程
- 具备Linux系统操作能力和脚本编写能力，了解关系型及NoSQL数据库
- 了解实时计算、数据湖、流批一体等技术
申请策略
- 提前了解平安的业务方向（金融、保险、医疗等），在面试中展现业务理解力
- 关注公司技术博客或社区动态，体现对技术趋势的关注
- 突出数仓架构设计或ETL优化项目经验，量化性能提升成果
- 强调数据治理实践，如数据分类分级、元数据管理案例
- 展示实时计算或大数据组件调优经验，特别是Spark/Flink/Hive
- 如有业务数据分析或用户画像相关经历，务必重点描述
- 补充实时计算（如Flink）和数据湖（如Iceberg/Hudi）相关技能
- 深入学习数据治理理论和工具（如Atlas、DataHub）
面试指南
- 技术问题采用STAR法则：描述场景、任务、行动和结果，突出个人贡献
- 对于架构设计问题，从需求分析、技术选型、权衡考量到最终方案逐步阐述
- 开放性问题先明确问题核心，再分点回答，体现逻辑性和系统性
- 请描述一个你参与的数仓项目，包括架构设计、ETL优化和遇到的挑战
- Hive和Spark在数据处理中的适用场景有什么区别？如何优化Spark作业性能？
- 谈谈你对数据治理的理解，包括数据质量、元数据管理和数据生命周期管理
- 如何处理实时数据流中的延迟和容错问题？请结合Flink或Kafka说明
- 如何理解业务需求并将其转化为数据模型？请举例说明
匹配度报告
64
综合匹配度
稳定大厂、前沿技术栈、薪资中上，但工作强度大。
适合人群
适合重视技术成长和职业发展、能够接受较高工作强度的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利70
成长发展85
工作生活40
使命价值60
薪资福利匹配
70中等
职位未明确薪资，但结合公司规模和行业地位，薪资水平应属市场偏高，福利完善，稳定性高。
薪资信号未披露 (20K-35K/月)
成长发展匹配
85较高
技术要求高，涉及主流现代技术栈（Hive、Spark、Flink等）及AI结合，有利于技能成长，但晋升路径未明示。
技术前沿主流现代技术
技术栈Hive、Spark、Flink、Doris、Kafka、SQL、Linux
业务类型ambiguous
工作生活匹配
40较低
现场办公，工作时间弹性有限，且JD明确提出“抗压能力强，适应业务快速迭代”，暗示较高工作强度。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况明确要求弹性/高强度
使命价值匹配
60中等
金融行业稳定，但社会价值中性；公司积极采用新技术，但非开拓性创新。
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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