中国平安
数据工程师
数据工程师
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
太原市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
大数据
SQL
数据仓库
ETL
银行系统
存储过程
工作流调度
AI 估算 · 15k–25k
太原银行数据岗位，中级经验，大厂稳定，薪资中等偏上。
职位详情
关于这个职位
这个职位是银行数据仓库的ETL开发岗位，负责从数据提取、转换到加载的全流程工作，并参与架构设计
需要具备3-5年数据仓库开发经验，熟悉MySQL、Oracle等数据库及Linux系统，有银行项目经验者优先
适合在数据工程领域有稳定发展需求的求职者
最低要求
本科及以上学历，3-5年ETL开发经验或DW/BI项目实施和开发经验，熟悉数据仓库相关技术，如数据模型，元数据，ETL，报表开发等，至少参与过2个大型数据仓库/大数据平台项目的经验，熟悉Linux系统，精通MySQL、oracle、等数据库
工作职责
负责银行数据仓库ETL开发和优化、工作流调度设计、存储过程开发、自定义函数开发
负责业务数据的处理，参与ETL的架构规划、总体设计
参与产品数据探查及获取数据，处理临时数据需求
与行内业务需求方建立良好的沟通关系，发掘业务需求，积极主动地提出有效的开发方案并可落地
优先资格
有银行同业系统开发经验,有管理会计、资产产负债、内部资金转移定价、经济资本、产品定价等实施服务项目实施经验优先
AI 洞察
优缺点分析
- 大公司平台稳定，项目经验含金量高，利于职业背书
- 银行数据领域技术体系成熟，可系统学习数据仓库全流程
- 太原城市生活成本较低，工作机会相对稀缺，性价比高
- 技术栈偏向传统关系型数据库和ETL工具，新兴技术接触可能有限
- 银行业务复杂，需求变化可能带来加班压力
- 晋升通道可能较慢，需要耐心积累
- 适合在数据工程领域有3-5年经验、追求稳定、希望在金融行业深耕的求职者
角色解读
- 从ETL开发工程师向数据架构师或数据团队负责人发展
- 可深入金融业务领域，成为业务数据分析专家或数据产品经理
- 积累银行核心系统经验后，可跳槽至其他金融机构或互联网大厂
- 负责银行数据仓库的ETL开发和优化，包括工作流调度设计、存储过程和自定义函数开发
- 参与ETL架构规划和总体设计，确保数据处理的效率和稳定性
- 与业务需求方沟通，发掘数据需求，提供可行方案并落地
- 精通ETL开发流程和工具，熟悉数据仓库建模方法
- 熟练掌握MySQL、Oracle等关系型数据库，能编写复杂SQL和存储过程
- 熟悉Linux操作系统，具备Shell脚本或Python等脚本编程能力
- 有银行或金融行业数据项目经验者优先
申请策略
- 关注平安集团的数字化转型方向，在面试中体现对银行业务的理解
- 突出参与过的数据仓库或大数据平台项目，强调规模和角色
- 展示ETL性能优化案例，如处理速度提升、数据质量改进等
- 如有银行项目经验或金融业务理解，务必重点描述
- 学习银行核心业务知识，如管理会计、资产负债等优先资质提到的内容
- 补充大数据技术如Hadoop、Spark等，增加技术广度
面试指南
- 对于项目类问题，采用STAR原则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)
- 对于技术类问题，先明确概念，再结合实际经验给出具体操作步骤
- 请介绍一个你主导的数据仓库ETL项目，包括架构、技术选型、遇到的挑战及解决方案
- 如何优化一个运行缓慢的ETL任务？请举例
- 解释数据仓库中的星型模型和雪花模型，以及各自的适用场景
- MySQL和Oracle在ETL开发中有哪些区别？你更擅长哪个？
- 如何保证ETL过程的数据质量？有哪些常用的校验方法？
- 复习数据仓库经典理论，如维度建模、缓慢变化维等
匹配度报告
62
综合匹配度
大厂银行数据岗位，技术成熟，薪资稳定，WLB一般，适合求稳者。
适合人群
适合追求稳定、看重平台和薪资保障的求职者，对职业意义感要求不高。
最强匹配
薪资福利匹配
最弱匹配
使命价值匹配
薪资福利75
成长发展65
工作生活60
使命价值50
薪资福利匹配
75中等
薪资未明确但大公司通常提供市场水准薪资，福利完善，稳定性高。
薪资信号未披露 (15K-25K/月)
成长发展匹配
65中等
技术栈主流但偏传统，银行项目经验可积累行业知识，但创新性一般。
技术前沿主流现代技术
技术栈ETL、数据仓库、MySQL、Oracle、Linux
业务类型cost_center
工作生活匹配
60中等
太原现场办公，未提及灵活工作制，但相比一线城市生活节奏较慢。
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
50较低
金融行业稳定但社会影响力中性，银行数据工作使命感一般。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度稳健跟随主流
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