字节跳动
大数据开发工程师-剪映
大数据开发工程师-剪映
发布于 大约 16 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
大数据
SQL
数据仓库
ETL
数据治理
数据建模
AI 估算 · 25k–45k
北京头部互联网大数据岗位，要求全栈数仓技能，薪资竞争力强，月数含年终奖。
职位详情
关于这个职位
该职位负责字节跳动旗下剪映、醒图和即梦等国际化产品的数据仓库构建，包括离线和实时数仓
你将参与数据模型设计、ETL开发与优化，并深入业务与团队协作，推动数据价值落地
适合有数据仓库经验、熟悉Hadoop生态的工程师
最低要求
熟悉数据仓库实施方法论、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
负责剪映CapCut、醒图和即梦国际化业务的离线和实时数据仓库的构建
负责数据模型的设计，ETL实施，ETL性能优化，ETL数据监控以及相关技术问题的解决
负责指标体系建设与维护，数据资产沉淀和推广
深入业务，理解并合理抽象业务需求，与业务团队紧密合作，发挥数据价值
参与大数据应用规划，为数据产品、挖掘团队提供应用指导
参与数据治理工作，在成本、质量、效率、体验、安全维度综合提升
AI 洞察
优缺点分析
- 字节跳动平台，数据体量大，技术挑战高，成长快
- 负责国际化产品，接触多语言多区域数据场景，视野开阔
- 技术栈主流，Hadoop/Hive/实时数仓，市场认可度高
- 互联网大厂工作节奏快，项目周期紧，可能面临高强度加班
- 需同时对接多个业务线，沟通协调成本较高
- 数据治理和资产沉淀需要长期投入，短期成果不明显
- 适合有2-5年数据仓库经验、希望在大平台快速成长、能承受一定工作压力的技术型人才
角色解读
- 大数据领域专家：深耕数仓设计、实时计算或数据治理方向
- 技术管理路线：可向技术Leader或数据架构师发展
- 业务方向转型：积累业务理解后，可转向数据产品经理或数据科学家
- 搭建和维护离线和实时数据仓库，支撑剪映等国际化产品的数据需求
- 设计数据模型，开发并优化ETL流程，确保数据质量和时效性
- 与业务团队紧密合作，抽象业务需求，构建指标体系并推动数据资产化
- 扎实的数据仓库理论基础，熟悉建模方法和体系架构
- 精通Hadoop、Hive、SQL，熟悉Java或Python编程
- 具备数据治理意识，能在成本、质量、安全等多维度优化
申请策略
- 面试前可研究剪映/醒图的业务模式，思考数据如何驱动增长
- 准备好一个完整的数仓项目案例，从需求到上线全流程讲解
- 突出数据仓库项目经验，特别是离线/实时数仓建设案例
- 强调ETL性能优化、数据质量监控等实战成果
- 展示跨团队协作和业务理解能力，最好有指标体系建设经历
- 提及大数据生态工具的使用深度，如Hive调优、Spark等
- 提前温习数据仓库建模方法（星型/雪花型）和维度建模理论
- 补充实时计算技术如Flink或Spark Streaming的准备
面试指南
- STAR法则：描述场景、任务、行动、结果，突出个人贡献
- 对比方案：遇到技术选型时，展示多方案对比和决策依据
- 数据驱动：强调如何用数据指标衡量工作效果
- 请介绍一个你主导的数据仓库项目，包括架构设计和遇到的问题
- Hive分区和分桶的区别？如何优化Hive查询性能？
- 数据仓库缓慢变化维度（SCD）的常见处理方式有哪些？
- 如何设计一个实时数据管道？选型时考虑哪些因素？
- 数据治理中如何平衡成本与效率？举例说明
匹配度报告
69
综合匹配度
互联网大厂大数据岗，薪资优厚、技术前沿，但工作强度大。
适合人群
适合追求技术成长和职业发展、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30
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
字节跳动薪资在互联网中处于头部水平，福利完善，但JD未明确披露具体薪资和福利。
薪资信号未披露 (25K-45K/月)
成长发展匹配
90较高
前沿大数据技术栈，国际化业务场景，成长空间大，但JD未明确提及晋升或培训。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Hadoop、Hive、数据仓库、ETL、数据治理
业务类型profit_center
工作生活匹配
30较低
仅现场办公，互联网大厂工作强度大，JD未提及WLB，推测加班较常见。
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
70中等
数据驱动业务，服务海量用户，社会价值中等，但主要为商业变现服务。
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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