58同城
高级数据开发工程师
高级数据开发工程师
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析与科学
数据挖掘
数据仓库
风控
AI 估算 · 20k–35k
北京大数据岗位薪资较高，结合技术栈要求（Hadoop/Spark/Flink）和金融方向，中位数约27.5k，有竞争力。
职位详情
关于这个职位
这是一个高级数据开发工程师职位，负责金融数据仓库的搭建、数据清洗与转换，以及风控特征开发和数据挖掘
你将使用Hadoop、Hive、Spark、Flink等主流大数据技术，支撑金融风控和营销应用，并保障数据质量
该职位适合有1年以上大数据经验、热爱技术并希望深入金融数据领域的求职者
最低要求
年以上大数据相关工作经验，计算机相关专业本科以上学历
熟悉Hadoop大数据平台架构，熟练掌握Hive, Map/Reduce 或spark大数据处理工具
熟悉streaming、flink等流处理技术
具备良好的JAVA开发技能，熟悉Linux系统，能使用shell/ python脚本处理问题
具有一定的数据敏感性，对数据质量等问题有较好的嗅觉
工作职责
负责数据接入、数据清洗、数据转换，参与金融数仓搭建和数据报表开发
参与风控特征开发和数据挖掘工作，支撑金融风控和营销应用，保障数据质量
关注大数据类技术方向，进行持续跟踪和学习，以及技术攻关工作
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：58同城为上市巨头，业务稳定，数据量大，有丰富的实战场景
- 技术成长：接触Hadoop、Spark、Flink等主流大数据技术栈，紧跟前沿
- 行业前景：金融风控是热点方向，数据价值高，利于长期职业发展
- 工作强度：金融数据对准确性和实时性要求高，可能需要应对紧急任务
- 技术深度：需要持续学习新工具，如Flink和Streaming，有一定学习曲线
- 适合有1-3年大数据经验、热爱技术、希望深入金融风控领域并追求技术成长的求职者
缺点 / 挑战
- 竞争压力：大数据岗位热门，需不断进步以保持竞争力
角色解读
- 技术路径：可向大数据架构师、数据科学家方向发展，深入实时计算与AI
- 业务路径：在金融风控领域积累经验，成为数据驱动决策的专家
- 管理路径：未来可带领数据团队，负责数据平台建设
- 负责金融数据仓库的搭建和数据ETL流程开发，包括数据接入、清洗、转换和报表开发
- 参与风控特征开发和数据挖掘，支撑金融风控和营销应用
- 保障数据质量，持续优化数据处理流程和性能
- 精通Hadoop生态，包括Hive、Spark、MapReduce和Flink等核心组件
- 扎实的Java编程能力，熟悉Linux系统和Shell/Python脚本
- 具备数据敏感性和质量意识，能发现和解决数据问题
申请策略
- 了解58同城金融业务线（如58金融），在申请中展示对金融数据的兴趣
- 关注公司技术博客或开源项目，体现技术热情
- 突出大数据项目经验，尤其是数仓搭建、ETL流程和风控特征开发
- 详细描述使用Hive、Spark、Flink等技术解决实际问题的案例
- 强调数据质量和性能优化的成果，如提升处理效率或降低数据错误率
- 提前学习Flink实时流处理，因为JD特别提及
- 复习数据仓库建模和维度建模理论，准备数仓相关面试题
面试指南
- 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，结构化回答技术问题
- 对于开放性问题，先阐述思路再举例，展示思考过程
- 请描述一次Hive或Spark数据倾斜的处理经验
- 如何设计实时流处理任务来保障数据一致性？
- 在数仓分层设计中，如何平衡存储与查询性能？
- 解释一下你在风控特征开发中使用过哪些数据挖掘方法？
- Hadoop和Spark在数据处理上有什么区别？如何选择？
- 复习Hadoop、Spark、Flink核心原理和常见优化技巧
职位点评
66
综合评分
大厂数据开发岗位，技术栈主流，薪资市场水准，适合技术导向者。
更适合这类人
适合重视技术成长和职业发展的求职者，若接受现场办公和适度工作强度。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利
70中等
薪资处于市场中等偏上水平，但JD未明确福利，稳定性因大厂而有保障。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展
85较高
技术栈前沿，涉及Hadoop生态和流处理，成长空间大，但JD未提明确晋升路径。
技术前沿主流现代技术
技术栈Hadoop、Hive、Spark、Flink、Java、Python
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
仅现场办公，无远程或弹性选项，位置在北京，未提WLB信号。
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
60中等
金融风控有一定的社会价值（辅助风险控制），但JD未强调使命或创新。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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