中国机械工业集团有限公司
数据开发工程师
数据开发工程师
发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
郑州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据仓库
ETL
实时数仓
Hudi
AI 估算 · 20k–35k
郑州地区大数据开发高级岗位，要求5年以上经验及主流大数据技术栈，央企平台稳定性高，薪资处于中上水平。
职位详情
关于这个职位
该职位负责集团大数据平台的架构设计与开发，包括数据采集、存储、计算、调度等全链路建设，需要基于 Hadoop/Spark/Flink 等主流技术栈构建离线与实时数仓，并设计高可靠的 ETL 流程，以支撑业务决策
你将深度参与数据质量体系建设和性能优化，适合有 5 年以上数据开发经验、熟悉大数据生态的候选人
最低要求
教育背景：本科及以上学历，计算机科学、数据科学、统计学、软件工程等相关专业优先
工作经验：5年以上数据开发经验，其中至少2年制造行业相关经验，具备完整数仓从0到1搭建经历者优先
技术能力：精通Flink SQL、Spark SQL及性能优化，熟练掌握Python/Java/Scala中至少一种编程语言
熟悉常见大数据及分布式系统组件，如MapReduce、Hive、HBase、Kafka、Spark、Flink、Hudi等
具备海量数据和大规模分布式系统的设计和开发经验
工作职责
深度参与集团数据解决方案规划和架构设计，利用大数据解决当前的业务痛点
深度参与集团数据架构的设计与开发
深度参与集团数据质量体系的建设，形成完善的数据监控和数据校验机制
负责企业级数据平台的搭建与优化，包括数据采集、存储、计算、调度等核心模块（如基于Hadoop/Spark/Flink构建离线、实时数仓）
设计高可靠的数据ETL流程，处理结构化/非结构化数据，保障数据质量与时效性
开发实时数据管道，支持业务实时决策
解决流程处理
优先资格
有大规模数据处理（PB级）或实时数仓建设经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 央企背景，工作稳定性高，福利完善
- 技术栈主流（Flink/Spark/Hudi），能积累大规模分布式系统实战经验
- 深度参与从0到1的数仓建设，个人技术成长空间大
- 需处理PB级数据，对系统性能和稳定性有极高要求
- 央企内部流程可能较多，技术决策周期相对较长
- 适合有5年以上大数据开发经验、渴望在大型企业积累核心数据架构经验、能应对复杂业务场景的技术型人才
缺点 / 挑战
- 制造业数据场景复杂，数据治理与质量把控难度较高
角色解读
- 可向数据架构师方向晋升，主导集团级数据战略规划
- 或向大数据技术专家方向发展，深入底层引擎优化与新技术预研
- 在央企平台积累制造业数字化转型经验后，可跨界至其他行业任数据负责人
- 负责集团级大数据平台的整体架构设计与开发，涵盖离线与实时数仓的搭建
- 设计并优化高可靠性的ETL流程，处理PB级结构化/非结构化数据，保障数据质量
- 开发实时数据管道，支持业务实时决策，并解决大规模数据系统中的性能瓶颈
- 精通Flink SQL、Spark SQL及性能优化，具备丰富的批流一体开发经验
- 熟练掌握Python、Java、Scala中至少一种编程语言，熟悉Hadoop生态组件（Hive、HBase、Kafka、Hudi等）
- 具备5年以上数据开发经验，其中至少2年制造行业经验，有完整数仓从0到1建设经历者优先
申请策略
- 在面试中准备1-2个完整的制造业数据治理方案，展示业务理解力
- 了解国机集团的业务板块，如农业机械、工程装备，结合业务痛点提出数据解决方案
- 突出数仓从0到1的搭建经历，尤其是制造业或工业领域的数据项目
- 详细描述使用Flink/Spark处理PB级数据的性能优化案例，并量化成果
- 强调实时数仓建设经验，如基于Kafka+Flink的实时管道设计
- 补充Hudi或Iceberg等数据湖技术的实战经验，以匹配JD中的关键词
- 深入学习Hadoop内核调优及资源管理（YARN/K8s），提升系统级能力
面试指南
- 对架构类问题，采用“需求分析-技术选型-方案设计-实施效果”四步法，突出决策逻辑
- 对故障排查类问题，采用“问题现象-根因分析-解决方案-预防措施”的结构，展现系统性思维
- 请描述你主导过的一个数仓从0到1的建设过程，包括技术选型、架构设计及遇到的挑战
- 在Flink SQL中如何处理数据倾斜？请举例说明
- 如何设计高可用的实时数据管道？如果Kafka集群出现故障，你的容错机制是什么？
- 你们如何保证数据质量？有没有自动化的数据校验和监控体系？
- 在制造业场景中，你如何协调业务部门的数据需求与技术实现？
- 复习Flink容错机制（Checkpoint/Savepoint）和状态后端原理
匹配度报告
68
综合匹配度
央企技术岗，主流大数据技术栈，稳定且成长空间大，但WLB和薪资信息不明确。
适合人群
该职位最适合追求技术成长与稳定平台的求职者，对生活节奏要求不高。
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
央企平台薪资处于中上水平，福利稳定，但JD未直接披露薪资，薪资信号为未披露。整体补偿性动机满足度较好。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展匹配
85较高
技术栈主流且深入，涉及批流一体、数据湖等前沿方向，能显著提升大数据架构能力，发展性动机满足度高。
技术前沿主流现代技术
技术栈Flink、Spark、Hudi、Hadoop、Hive、Kafka
成长机会深度参与
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
工作地点在郑州中原区，未提及远程或弹性工作，仅现场办公，且JD无WLB相关信息，生活方式满足度一般。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
60中等
制造业数字化转型具有社会价值，但央企系统内创新节奏可能偏保守，意义感动机中等。
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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