中国平安
大数据开发（南宁）
大数据开发（南宁）
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
南宁市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据仓库
ETL
SpringCloud
AI 估算 · 18k–30k
南宁大数据开发岗，平安大平台，技术栈前沿，需丰富经验，薪资具有竞争力。
职位详情
关于这个职位
这是一个大数据开发职位，专注于基于Hadoop、Spark、Flink等开源技术体系进行数据平台研发和数据模型设计
你将负责离线与实时数据处理、ETL开发、性能优化，并与业务团队协作构建数据仓库
适合具备丰富大数据组件调优经验、熟悉Java/Python且有强烈技术热情的开发者
最低要求
熟悉HIVE、PostgreSQL，熟悉SQL内部运行机制，有丰富的SQL性能调优经验，有丰富的Java或python语言开发经验
具有基于Hadoop、Spark、Flink等数据处理框架的开发经验
具有数据仓库的ETL开发和数据建模的经验，有数据治理、数据仓库、大数据平台架构设计能力
深入掌握大数据相关组件的性能调优技术、具有较为丰富的问题排查经验，具有大规模分布式系统调优经验
熟悉SpringCloud技术开发体系
熟悉GOF、TOGAF等架构设计方法论
熟悉数据开发、了解数据管理、数据分析相关知识
对数据领域具有强烈兴趣、有钻研热情，具有强烈的责任感与使命感
有实际使用Hive/MR/Spark等大数据处理技术解决大数据相关问题的项目经验，具备丰富的性能调优经验
优秀的沟通能力和文字表达能力，有较强的团队管理能力
工作职责
基于开源大数据技术体系的应用平台研发
结合项目业务需求，研发特定业务领域的数据模型
负责数据模型的设计、实施、性能优化
数据建模、数据仓库的设计
大数据的离线和实时处理，数据模型的设计与开发
AI 洞察
优缺点分析
- 平安集团平台大，业务场景丰富，数据量庞大，技术挑战与成长空间大
- 技术栈主流（Spark/Flink/Hive），技能积累价值高，未来职业选择灵活
- 南宁地区大数据岗位稀缺，竞争相对较小，且薪资水平在当地具有竞争力
- 技术要求全面，需同时掌握多种组件和语言，学习曲线较陡
- 大规模分布式系统调优难度大，需较强的问题排查和性能优化能力
- 可能涉及跨部门协作与项目管理，对沟通和团队管理能力有要求
- 适合有3年以上大数据开发经验、技术自驱力强、希望在成熟平台深耕数据技术的工程师
角色解读
- 技术深耕：从大数据开发工程师成长为数据架构师或技术专家
- 管理转型：积累团队管理经验后，可晋升为数据团队负责人或技术总监
- 业务融合：深入业务领域，转型为数据产品经理或业务分析专家
- 基于Hadoop/Spark/Flink等开源框架，设计与研发大规模数据处理平台
- 负责数据模型设计、ETL开发及数据仓库架构，完成离线与实时数据清洗与计算
- 结合业务需求，开发特定领域的数据模型，并持续优化系统性能
- 参与数据治理、架构设计，协助团队解决分布式系统调优问题
- 精通Hive/PostgreSQL及SQL性能调优，熟悉Java或Python开发
- 具备Hadoop/Spark/Flink实际项目经验，能独立完成大规模数据处理任务
- 深入理解数据仓库建模方法，有ETL开发和数据治理经验
- 掌握SpringCloud微服务开发及架构设计方法论（如TOGAF）
申请策略
- 提前了解平安集团的大数据平台架构（如星云平台），面试中展示对业务的理解
- 强调对数据领域的热情和钻研精神，展现主动学习和解决问题的态度
- 突出Hadoop/Spark/Flink项目经验，包含业务场景、数据量级、性能优化成果
- 强调SQL调优和Java/Python开发能力，可附上GitHub或技术博客链接
- 展示数据仓库建模和ETL设计案例，以及分布式系统调优的具体问题与解决方案
- 回顾SpringCloud微服务开发和TOGAF架构知识，准备相关设计案例
- 深入学习数据治理和数据管理方法论，增强数据领域综合素养
- 练习沟通表达和团队管理经验描述，面试中可能涉及管理场景问题
面试指南
- STAR法则：先阐述背景与目标，再说明行动（技术方案、具体措施），最后总结成果与反思
- 对比分析：针对调优问题，对比优化前后的性能指标，突出数据驱动思维
- 结构化表达：先总述核心原则，再分点展开，最后举例佐证
- 请描述一个你负责的大数据项目，包括技术选型、数据量、挑战及优化思路
- Hive SQL性能调优有哪些常见方法？举例说明
- Spark Shuffle原理及如何避免数据倾斜？
- 数据仓库如何分层设计？你如何选择建模方式（星型/雪花）？
- 你在团队管理中遇到过哪些冲突，如何解决？
匹配度报告
66
综合匹配度
南宁平安大数据开发岗，技术前沿、平台大、薪资有竞争力，但WLB一般，适合技术导向的求职者。
适合人群
适合以技术成长为核心驱动力、能接受现场办公和一定加班、追求大平台高天花板的数据工程师。
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50
使命价值60
薪资福利匹配
70中等
平安作为上市巨头，薪资体系完善，南宁地区大数据岗位薪资具备竞争力，但JD未明确福利，综合补偿性中等偏上。
薪资信号未披露 (18K-30K/月)
成长发展匹配
85较高
技术栈前沿（Spark/Flink）、项目规模大，有架构设计机会，成长路径清晰（专家或管理），发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Hadoop、Spark、Flink、Hive、PostgreSQL、SpringCloud
成长机会有较强的团队管理能力
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，未提及弹性或WLB，南宁工作地点可能位于产业园，通勤及灵活性一般。
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
60中等
平安集团规模大，数据驱动业务决策有一定社会意义，但职位未突出使命感，整体意义感中等。
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
Watch Jobs