字节跳动
数据科学家（数据开发工程）-国际化数据生产平台
数据科学家（数据开发工程）-国际化数据生产平台
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
初级经验
全职员工
仅现场办公
本科
SQL
GO
数据仓库
ETL
AI 估算 · 20k–40k
北京大厂数据开发岗，经验1年起，技术栈前沿，薪资具有竞争力。
职位详情
关于这个职位
加入字节跳动国际化数据生产平台，负责数据流水线设计与优化，与产品经理、数据科学家等协作，交付高质量数据解决方案
你将参与海量数据处理，使用Hadoop、Spark、Kafka等大数据技术，并推动数据治理最佳实践
适合有1年以上数据工程经验、熟悉SQL和Python的求职者
最低要求
计算机科学、工程学或相关专业本科及以上学历
至少1年数据工程师或类似岗位经验，服务过以数据为核心的业务场景
扎实的SQL知识，有使用关系型与非关系型数据库的经验
熟练掌握Python、Java、Go等至少一种编程语言
具备数据建模与数仓架构、数据集成、ETL/ELT技术相关的行业实践经验
具备高效的沟通能力，能够与跨职能团队顺畅协作
出色的问题解决能力，关注细节，能够适应工作环境
工作职责
与产品经理、数据科学家/分析师、软件/机器学习工程师及其他相关方紧密协作，梳理数据需求，交付符合业务要求的数据解决方案
评估、落地并维护数据基础设施工具与技术，支撑高效的数据处理、存储与查询
数据流水线设计与优化：1）设计、搭建并优化可扩展的数据流水线，完成海量数据的接入、处理与转换
）持续优化数据流水线、查询语句与处理流程，提升性能、降低延迟、增强可扩展性
设计并实现高可靠性的数据模型与可视化方案，支撑复杂分析查询与报表需求
数据治理与质量保障：1）通过落地数据质量校验、验证流程与监控机制，保障数据的完整性、准确性与一致性
）编写并维护完善的数据资产文档，在数据用户群体中推广数据治理最佳实践
优先资格
有Apache Hadoop、Spark、Kafka、Flink等大数据技术使用经验，处理过TB至PB级规模数据
有Snowflake、Databricks、BigQuery等云数仓与现代商业智能/数据技术栈使用经验
有数据治理、数据隐私与合规相关工作经验
有与机器学习团队配合/参与机器学习项目经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
- 字节跳动平台，数据量巨大，技术挑战高，积累顶级大数据经验
- 涉及国际化业务，接触多元场景，职业发展空间广
- 技术栈前沿（Spark、Flink、云数仓），紧跟行业趋势
- 对数据质量和性能要求高，可能面临较大工作压力
- 需要与多团队协作，沟通成本较高
- 技术迭代快，需持续学习保持竞争力
- 适合有1-3年数据工程经验、热爱技术挑战、希望在大型互联网平台快速成长的求职者
角色解读
- 向高级数据工程师或数据架构师发展，深入大数据平台建设
- 横向拓展至数据科学或机器学习工程方向，参与算法模型落地
- 在字节跳动国际化平台积累大规模数据处理经验，成为技术专家
- 设计和优化可扩展的数据流水线，处理海量数据接入与转换
- 与产品、算法等团队协作，梳理数据需求并交付数据解决方案
- 评估和落地数据基础设施工具，维护数据治理与质量保障流程
- 扎实的SQL和至少一种编程语言（Python/Java/Go）能力
- 熟悉ETL/ELT流程、数据建模与数仓架构
- 了解大数据技术栈如Hadoop、Spark、Kafka、Flink更佳
申请策略
- 关注字节跳动国际化业务方向，准备相关行业认知
- 面试前复习数据建模、ETL设计原理，准备系统设计案例
- 突出数据流水线设计与优化项目，量化处理数据规模与性能提升
- 强调SQL和编程语言的实际应用案例，尤其是Python/Java/Go
- 展示大数据技术栈使用经验（Hadoop/Spark/Kafka），注明数据量级
- 补充Spark/Flink等流计算框架的实际操作经验
- 熟悉云数仓（Snowflake/Databricks/BigQuery）的使用
- 了解数据治理与合规基础知识，如数据质量监控、元数据管理
面试指南
- 针对系统设计题：明确场景、数据量、处理延迟要求，给出分层架构（采集、清洗、存储、计算），并考虑容错和扩展性
- 针对问题解决题：先分析原因，再给出具体方案（如优化SQL、调整分区、使用流处理），并量化效果
- 针对协作问题：强调主动沟通、需求澄清、文档同步和跨团队对齐
- 设计一个处理PB级数据的ETL流水线，需要考虑哪些因素？
- 如何处理数据倾斜问题？请举例说明
- 在数据治理中，如何确保数据质量？有哪些校验方法？
- 描述一次你优化数据查询性能的经历，用了哪些技术？
- 如何与产品经理和算法工程师协作，梳理数据需求？
匹配度报告
71
综合匹配度
大厂平台、前沿技术栈、高速成长但工作生活平衡一般。
适合人群
适合追求技术成长和职业发展、能接受一定工作强度的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值80
薪资福利匹配
70中等
字节跳动作为已上市大厂，薪资具有一定竞争力，但JD未提及具体福利，整体补偿性中等偏上。
薪资信号未披露 (20K-40K/月)
成长发展匹配
85较高
职位涉及前沿大数据技术栈，强调数据流水线优化和数据治理，技能成长空间大，但未明确晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、Python、Java、Go、ETL、Hadoop、Spark、Kafka、Flink、Snowflake、Databricks、BigQuery
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，北京工作，互联网公司通常需要一定强度，工作生活平衡一般。
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
80较高
字节跳动国际化数据平台处于高速增长赛道，数据处理有社会影响力，但未强调使命感。
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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