字节跳动
大数据高级研发工程师
大数据高级研发工程师
发布于 大约 1 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
数据湖
Hudi
Deltalake
AI 估算 · 40k–60k
字节跳动高级大数据岗位，技术栈前沿且要求高，市场竞争激烈，薪资具有竞争力，参考市场行情和公司薪酬体系。
职位详情
关于这个职位
该职位是字节跳动推荐系统团队的大数据高级研发工程师，主要负责设计实现大规模数据系统、保障生产系统稳定性，并打造业界领先的流式计算框架等分布式系统
你将深入参与实时计算、消息队列、数据湖等大数据技术栈，为海量数据和业务系统提供可靠基础设施
适合具备深厚大数据系统经验、热爱挑战新技术的高级工程师
最低要求
对大数据系统有深入的了解，在生产环境有TB级别Flink实时计算系统开发经验，深入掌握Flink DataStream、FlinkSQL、Flink Checkpoint、Flink State等模块，有Flink源码阅读经验优先
熟悉常见消息队列原理和应用调优，有Kafka、Plusar、RocketMQ等项目源码阅读经验优先
熟悉Java、C++、Scala、Python等编程语言，有出色的编码和Trouble-shooting能力
乐于挑战没有明显答案的问题，对新技术有强烈的学习热情，有PB级别数据处理经验加分
有数据湖开发经验，熟悉Hudi、Iceberg、DeltaLake等至少一项数据湖技术，有源码阅读经验优先
熟悉其他大数据系统经验者优先，YARN、K8S、Spark、SparkSQL、Kudu等
有存储系统经验加分，HBase、Casscandra、RocksDB等
工作职责
为大规模推荐系统设计和实现合理的数据系统
生产系统的Trouble-shooting，设计和实现必要的机制和工具保障生产系统整体运行的稳定性
打造业界领先的流式计算框架等分布式系统，为海量数据和大规模业务系统提供可靠的基础设施
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿，涉及Flink、数据湖等热门技术，积累高价值经验
- 薪资待遇优厚，股票期权等福利具有竞争力
- 工作强度较大，可能需要应对线上问题和高并发场景
- 技术深度要求高，需要持续学习保持竞争力
- 竞争激烈，对候选人的实际动手能力和源码理解要求严格
- 适合热爱大数据技术、喜欢解决复杂问题、追求技术深度和广度的高级工程师
缺点 / 挑战
- 字节跳动平台大，业务场景复杂，能接触海量数据和挑战
角色解读
- 技术专家路线：深耕大数据领域，成为Flink、Kafka等方向的顶尖专家
- 架构师路线：从单点技术扩展到系统整体架构设计
- 管理路线：有机会带领团队，晋升为技术Leader
- 为推荐系统设计和实现数据系统，处理海量数据
- 负责生产系统的Trouble-shooting，保障系统稳定运行
- 打造流式计算框架等分布式系统基础设施
- 深入掌握Flink实时计算，包括DataStream、SQL、Checkpoint等
- 熟悉Kafka等消息队列原理和调优
- 精通Java、C++、Scala、Python中至少一种
- 有数据湖（Hudi/Iceberg/DeltaLake）开发经验
申请策略
- 在简历中量化项目成果，如处理数据量级、延迟降低等
- 了解字节推荐系统业务背景，准备相关技术方案
- 突出Flink实际项目经验，特别是TB级别数据处理和调优案例
- 强调消息队列和源码阅读经历，展示技术深度
- 列出数据湖或存储系统相关经验，体现全面性
- 深入阅读Flink、Kafka等核心组件的源码，理解设计原理
- 熟悉数据湖技术（Hudi/Iceberg）的底层实现
- 加强系统稳定性保障和Trouble-shooting能力
面试指南
- STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出技术难点和你的贡献
- 比较分析：对比不同技术选型的优缺点，体现系统性思考
- 问题导向：从实际故障案例入手，展示Trouble-shooting能力
- 请详细描述你参与过的一个Flink实时计算项目，包括架构设计和优化点
- Kafka消息队列如何保证高可用和数据一致性？
- 数据湖方案中Hudi和Iceberg的区别是什么？
- 如何设计一个稳定的高吞吐实时计算系统？
- 请解释Flink Checkpoint的原理及如何调优
匹配度报告
69
综合匹配度
高薪前沿技术岗位，技术成长空间大，但WLB较差。
适合人群
最看重技术成长和薪资回报，能接受高强度工作的求职者。
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
薪资处于市场高位，字节跳动福利完善（如年终奖、股票等），但工作强度较大，稳定性因业务而异。
薪资信号未披露（AI估算：40K-60K/月）
成长发展匹配
90较高
技术栈前沿，涉及Flink、Kafka、数据湖等，成长空间大；公司内部技术氛围浓厚，有大量学习资源。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Flink、Kafka、数据湖、Hudi、Iceberg、DeltaLake
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
现场办公且未提及弹性工时，字节跳动加班文化较为普遍，WLB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
推荐系统属于核心业务，对用户体验有直接影响，有一定社会价值，但本质仍是商业驱动。
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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