科大讯飞
中级大数据工程师
中级大数据工程师
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
合肥市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据仓库
ETL
数据治理
ELT
元数据管理
StarRocks
维度建模
AI 估算 · 15k–25k
中级大数据工程师在合肥中等偏上，技能要求高，科大讯飞平台提供有竞争力的薪资。
职位详情
关于这个职位
作为中级大数据工程师，你将负责科大讯飞客服业务线的数据管道开发与数仓建模，涉及8套业务系统的ETL/ELT工作，同时参与数据治理、技术方案评审及项目运维
该岗位要求5-8年数据经验，精通维度建模，熟悉实时数据处理与分析型数据库，适合希望在数据工程领域深入发展的技术人才
最低要求
学历经验：本科及以上学历，5-8年数据领域经验，独立负责过至少一个完整数仓项目从0到1的建设
项目实战：至少完整主导过1个分层数仓建模项目，或1个数据治理规则设计与落地项目，有技术方案评审经验
专业技能：精通维度建模，熟练掌握ETL/ELT开发，熟悉数据质量规则设计、元数据管理、脱敏方案
了解实时数据处理（Kafka/Flink）和分析型数据库（Doris/StarRocks）
综合素质：具备突出的技术方案评审能力、需求翻译与沟通能力，能在运营人员与架构师之间做桥梁，敢于质疑不合理设计
工作职责
数据管道开发与维护：负责8套业务系统（呼叫中心、在线客服、工单、售后、质检、智能客服、海外、CRM）的ETL/ELT管道开发，支持增量/全量/CDC同步方案，对数据统一接入的结果负责
数仓模型落地：根据架构师设计蓝图，独立完成ODS→DWD→DWS→ADS各层模型落地与6个核心主题域维度建模，对数仓作为统一计算层的质量负责
数据治理设计与执行：设计数据治理规则与流程（数据标准、质量规则、脱敏方案、元数据与血缘管理），对数据可信可用负责
技术方案评审与需求翻译：参与架构师方案评审，识别业务适配性问题
在运营人员与架构师之间做桥梁，对技术方案"能落地、适合业务"负责
项目后持续运维：项目交付后负责数仓的运维、性能优化和迭代开发
优先资格
有客服行业数据经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 科大讯飞作为上市大厂，平台稳定，技术积累深厚，适合长期发展
- 团队有架构师指导，同时给与独立负责模块的机会，兼顾学习与自主性
- 技术栈较广，要求熟练多种工具（ETL、实时、分析型数据库），学习成本高
- 需要频繁与业务和架构师沟通，对需求翻译能力要求高
缺点 / 挑战
- 接触复杂业务场景（8套系统），数据量和技术挑战大，技能成长快
- 工作压力可能较大，需要同时处理多套系统的数据管道运维
- 适合有数据仓库经验、渴望深入大数据领域、能接受一定压力、喜欢在大型平台独立负责模块的技术型人才
角色解读
- 向高级大数据工程师或数据架构师发展，深入参与数据架构设计
- 可转向数据产品经理或技术经理，结合业务与数据能力
- 在客服行业数据领域成为专家，或横向拓展到其他业务领域
- 开发和维护多条业务线的ETL/ELT数据管道，确保数据稳定接入
- 根据架构师设计，落地分层数仓模型并负责主题域维度建模
- 设计并执行数据治理规则，包括数据标准、质量、脱敏、元数据与血缘管理
- 参与技术方案评审，充当运营与架构师之间的桥梁，确保方案可落地
- 精通维度建模与ETL/ELT开发，具备数据仓库从0到1的建设经验
- 熟悉数据治理体系，包括数据质量、元数据管理、脱敏方案
- 了解实时数据处理（Kafka/Flink）和分析型数据库（Doris/StarRocks）
- 具备良好的技术方案评审能力和跨部门沟通能力
申请策略
- 了解科大讯飞客服业务的基本情况，思考数据如何助力业务
- 在面试中主动展示自己作为桥梁的能力，用具体例子说明如何翻译业务需求
- 突出自己主导的数仓从0到1项目，详细描述模型设计过程和技术选型
- 强调ETL/ELT开发经验，特别是处理多源系统数据同步的案例
- 展示数据治理方面的实践经验，如质量规则设计或元数据管理
- 如有客服行业数据经验，务必重点提及
- 复习维度建模理论和实战案例，确保能清晰解释建模思路
- 快速熟悉Flink和Doris/StarRocks的基本概念和使用场景
面试指南
- 用STAR法则（情境-任务-行动-结果）回答项目经验，突出个人贡献和成果
- 对于技术问题，先阐述原理，再结合项目案例说明应用
- 对于沟通协调问题，展示主动倾听、翻译需求和共识达成的过程
- 请描述一个你从0到1搭建数仓的项目，包括分层设计和建模思路
- 如何处理数据质量问题和数据漂移？请举例说明
- 谈谈你对维度建模的理解，以及如何在实际项目中应用
- 当业务需求与技术架构冲突时，你如何协调？
- 你用过哪些实时数据处理工具？在什么场景下使用？
匹配度报告
68
综合匹配度
上市大厂，技术栈主流，成长性好，但WLB一般，适合追求技术深度的数据工程师。
适合人群
最适合注重技能成长和大平台稳定性的求职者，对工作生活平衡要求不高者可考虑。
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85
工作生活50
使命价值60
薪资福利匹配
75中等
科大讯飞作为上市超大型企业，薪资福利体系完善，职位描述未明确薪资但可推测处于市场水准，稳定性好。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展匹配
85较高
职位涉及多种技术栈（ETL、实时、分析型数据库）和数据治理，技术成长空间大，但晋升路径未明确提及。
技术前沿主流现代技术
技术栈ETL、ELT、Kafka、Flink、Doris、StarRocks、维度建模、数据治理
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
职位要求现场办公，地点合肥，未提及弹性工作或WLB信息，推测可能需要加班。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
60中等
科大讯飞在AI领域有一定社会价值，但该职位属于数据支撑角色，意义感中等。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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