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字节跳动
大数据开发工程师-数据平台
立即应聘

大数据开发工程师-数据平台

发布于 大约 14 小时前

普通员工/个人贡献者

北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
SQL
数据仓库
ETL
数据治理
抖音
实时计算

AI 估算 · 30k–50k

大数据开发需求旺盛,字节薪资有竞争力,综合技术栈和公司平台估算。

职位详情

关于这个职位

该职位负责抖音短视频和直播业务的数据仓库建设,包括离线与实时数据建模、ETL开发、性能优化及数据治理

你需要深入业务场景,与业务团队协作,挖掘数据价值,并参与大数据应用规划
适合有数据仓库实施经验、熟悉Hadoop/Hive等技术栈的候选人

最低要求

精通仓库实施方法论、深入了解数据仓库体系,并支撑过实际业务场景

熟练使用Hadoop及Hive,熟悉SQL、Java、Python等编程语言
善于沟通,对业务敏感,能快速理解业务背景,具备优秀的技术与业务结合能力

工作职责

负责抖音短视频和直播业务的离线与实时数据仓库构建

负责数据模型设计、ETL实施、性能优化、数据监控及相关技术问题解决,承担指标体系的建设与维护工作
深入业务场景,精准理解并抽象业务需求,挖掘数据价值,与业务团队紧密协作
参与大数据应用规划,为数据产品、数据挖掘团队提供专业应用指导
参与数据治理工作,提升数据易用性与数据质量

AI 洞察

优缺点分析

  • 字节跳动平台大,数据量级大,能够接触到前沿的数据技术栈和复杂业务场景
  • 职位涉及从数据仓库到数据治理全链路,技能积累全面,职业发展空间广
  • 公司福利待遇好,年终奖丰厚,且有完善的内部培训体系
  • 工作强度较高,可能需要应对紧急数据需求和线上问题,有时需要加班
  • 技术迭代快,需要持续学习新工具(如Flink、Spark等)以保持竞争力
  • 业务方需求变化快,对理解能力和沟通能力要求较高
  • 适合有3年以上数据仓库经验、热爱大数据技术、愿意在高速发展平台成长的工程师

角色解读

  • 在数据仓库领域深耕,成为数据架构师或数据平台负责人
  • 积累海量数据处理经验,向大数据技术专家或数据科学家方向转型
  • 随着业务深入,可向数据产品经理或业务分析领导者发展
  • 建设抖音和直播业务的离线与实时数据仓库,负责数据模型设计和ETL开发
  • 深入业务场景,将业务需求抽象为数据模型,并推动指标体系建设
  • 参与数据治理,提升数据质量与易用性,为数据产品团队提供支持
  • 扎实的数据仓库理论基础,精通分层设计、ETL流程优化
  • 熟练使用Hadoop、Hive生态,掌握SQL、Java、Python等编程语言
  • 优秀的业务理解能力和沟通能力,能快速将业务问题转化为技术方案

申请策略

  • 在简历中附上个人技术博客或GitHub项目,展示对大数据技术的热情
  • 面试前了解字节跳动抖音和直播业务的数据特点,准备相关案例
  • 突出数据仓库建模经验,如星型/雪花模型设计、ETL性能优化案例
  • 展示在Hadoop/Hive环境下的实际项目,包括数据量级别和优化效果
  • 强调业务理解能力,如通过数据驱动业务决策的案例
  • 补充Flink或Spark Streaming实时计算经验,因为JD提及实时数据仓库
  • 深入理解数据治理和数据质量保障方法
  • 提升编程能力,特别是Python脚本开发和Java UDF编写

面试指南

  • 使用STAR法则:Situation(背景)、Task(任务)、Action(行动)、Result(结果),结合具体数据量和技术细节
  • 对于技术问题,先讲原理再讲实践,最后总结最优解
  • 对于业务问题,强调与业务方的沟通过程,以及如何权衡需求与实现成本
  • 请描述你参与过的一个数据仓库项目,包括分层设计、ETL流程和优化方法
  • Hive与传统关系型数据库的区别?如何优化Hive查询性能?
  • 举一个你如何理解业务需求并将其转化为数据模型的例子
  • 实时数据仓库与离线数据仓库有哪些差异?你如何保证实时数据的准确性?
  • 在你过去的项目中,如何保证数据质量?遇到过哪些数据质量问题?

匹配度报告

69
综合匹配度

大厂核心数据岗,高薪技术栈前沿,但工作压力大,WLB一般。

适合人群
适合追求技术成长和薪资回报,对工作强度有心理准备,愿意在互联网大厂发展的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值60

薪资福利匹配

85较高

字节跳动薪资在行业中处于领先水平,福利完善(如补充医疗、下午茶等),但未提及具体薪资和福利细节。

薪资信号未披露 (30K-50K/月)

成长发展匹配

90较高

职位涉及前沿大数据技术栈(Hadoop、Hive、实时流处理),技术成长空间大,但JD未明确提及晋升通道或培训计划。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Hadoop、Hive、实时数据仓库、数据治理
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

北京工作,仅现场办公,未提及弹性工作或WLB措施,互联网大厂通常工作强度较高。

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

大数据行业处于高速增长期,支撑抖音等核心业务,对社会有一定价值(如内容推荐优化),但未提及使命感。

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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