中国平安
数据平台工程师
数据平台工程师
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
分布式系统
SQL
AI 估算 · 20k–40k
上海核心城区大厂，3年经验数据平台工程师，技术栈要求高，薪资具竞争力。
职位详情
关于这个职位
加入中国平安数据平台团队，负责大数据平台建设与优化，参与分布式存储和计算系统的设计开发
你将专注于 Hadoop 生态组件和 Java/Scala 开发，处理高并发、高吞吐场景下的技术挑战，适合有深厚大数据平台开发经验、追求技术深度的工程师
最低要求
全日制本科及以上学历，3年以上数据平台开发及实施经验
有2年以上Hadoop工作经验，熟悉大数据组件原理与应用，熟悉hadoop生态
精通至少一种主流关系数据库（Oracle/mysql），精通SQL编程
了解常用的架构设计基础知识（高可用、高性能设计）
具备良好的数据分析能力和学习能力
有较强沟通能力，思维严谨
有一定项目管理经验
工作职责
负责大数据平台建设、优化以及相关产品的开发，参与大数据基础平台的技术方向、技术选型、技术规格和关键特性的设计
负责分布式存储系统的设计和开发，构建高并发、高吞吐、低延时的数据存储服务
负责分布式计算系统的设计和开发，实现查询优化、运行优化、分布式调度优化等工作
参与攻克高并发、高性能和高稳定性等各种挑战以及技术难关
熟悉Linux操作系统的配置、管理及优化
熟悉Hadoop/Hbase/Hive/Yarn/Spark/Flink/Ambari/Greenplum等开源项目，熟悉气架构设计及原理
规划、设计和优化Hadoop集群，提升集群的高可用性、高性能、高扩展特性
实现大数据分析计算需求，支持海量数据挖掘
精通Java，熟练掌握Scala以及SQL和shell、Python脚本
优先资格
有数据平台相关系统开发经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
- 大厂平台：中国平安为金融科技巨头，项目规模大，数据量级高，技术挑战性强
- 技术深度：涉及 Hadoop 生态核心组件，可深入掌握分布式系统原理和调优技巧
- 行业前景：金融科技领域数据平台需求稳定，经验积累后职业壁垒高
- 稳定性：上市巨头，福利完善，职业安全感强
- 技术广度要求高：需要熟悉多个大数据组件，并持续跟进新版本和优化
- 工作强度：可能面临紧急故障排查和大规模集群运维压力，偶有加班
- 竞争压力：大厂内部技术人才密集，需持续学习保持竞争力
- 适合有3年以上大数据开发经验、热爱钻研底层技术、希望在稳定大厂中深耕大数据平台的工程师
角色解读
- 向大数据架构师方向发展，负责企业级数据平台的整体设计和技术演进
- 可转向 AI 平台或实时计算领域，成为技术专家或团队技术负责人
- 在金融科技行业积累场景经验，未来可向数据产品经理或技术管理岗位转型
- 设计和优化大数据平台，包括分布式存储和计算系统，确保高并发、高吞吐和低延迟
- 参与技术选型和架构设计，负责 Hadoop 集群的规划、部署和调优
- 开发数据处理组件，支持海量数据挖掘和分析需求
- 解决生产环境中的技术难题，提升系统稳定性和性能
- 扎实的 Java 和 Scala 编程能力，熟悉 SQL 及 shell/Python 脚本
- 深入掌握 Hadoop 生态核心组件（HDFS、YARN、Hive、HBase、Spark、Flink 等），理解其原理和调优
- 具备分布式系统设计经验，了解高可用、高性能架构模式
- 熟悉 Linux 系统管理和优化，具备良好的问题分析和解决能力
申请策略
- 研究平安科技的业务方向（如保险、银行、资管），在面试中体现对金融场景的理解
- 准备1-2个技术深度案例，比如如何优化 Spark 作业、解决数据倾斜等问题
- 突出 Hadoop 生态组件使用和调优经验，例如集群规模、优化效果的具体案例
- 强调分布式系统设计项目，体现架构思维和解决高并发问题的能力
- 列出 Java 和 Scala 开发经验，尤其是大数据相关项目
- 如有数据平台从0到1的建设经验，重点描述技术选型和落地成果
- 强化对 Flink 流处理框架的掌握，补齐实时计算技能
- 深入学习 HBase 或 Greenplum 等存储引擎的原理和性能调优
面试指南
- STAR 法则：描述背景、任务、行动、结果，突出量化指标
- 分层回答：先讲原理，再结合实际案例，最后总结优化经验
- 对比讲解：遇到选型问题，对比不同方案优劣，体现思考深度
- 请描述一次你优化 Hadoop 集群性能的经历，具体做了哪些调整？
- Spark 和 Flink 的区别是什么？在什么场景下选择 Flink？
- 如何进行 HBase 的 RowKey 设计以达到最佳读写性能？
- 谈谈你对数据平台高可用架构的理解，如何实现 NameNode 高可用？
- 你如何排查一个 Spark 作业运行缓慢的问题？
匹配度报告
71
综合匹配度
大厂数据平台岗，技术栈主流，薪资不错，但WLB一般。
适合人群
适合追求技术深度和职业稳定、对工作生活平衡要求不极端的求职者。
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85
工作生活60
使命价值65
薪资福利匹配
75中等
薪资属上海市场中等偏上水平，大厂福利较完善，但 JD 未具体说明薪资结构。
薪资信号未披露 (20K-40K/月)
成长发展匹配
85较高
技术栈前沿，Hadoop 生态组件完备，可深入积累分布式系统经验，成长路径清晰。
技术前沿主流现代技术
技术栈Hadoop、Spark、Flink、HBase、Java、Scala、分布式系统
业务类型ambiguous
工作生活匹配
60中等
工作地点上海，未明确远程和加班情况，大厂通常有一定工作强度。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
65中等
金融科技行业对数据安全与合规要求高，具有一定社会价值，但JD未体现使命感。
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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