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大数据开发工程师（J100326）
大数据开发工程师（J100326）
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
软件工程
Prompt Engineering
数据仓库
数据治理
ETL
LLM
SQL
AI 估算 · 20k–40k
高级大数据开发岗位，需掌握Hadoop及LLM应用，技能难度高，市场竞争力强，北京薪资水平较高。
职位详情
关于这个职位
该职位负责主导基于大语言模型（LLM）的数据分析与监控场景下的数据仓库设计、规划与治理，同时推动大模型应用落地，构建数据分析Agent和数据洞察机器人
您将深度参与销售管理业务数据体系构建，进行离线ETL开发与性能优化，并与业务团队紧密协作挖掘数据价值
适合对大数据和AI结合方向有浓厚兴趣的资深开发人员
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，并有实际业务场景的落地经验
熟练使用 Hadoop 及 Hive，掌握 SQL、Java、Python 等编程语言
善于沟通，具备良好的业务敏感度，能快速理解业务背景，具备优秀的技术与业务融合能力
具备 LLM 应用工程能力者优先
熟悉 Prompt 工程与 Tool Use，理解其在 Agent 任务拆解与执行中的作用
具备扎实的 Python 开发能力，能灵活运用于 Skill 等脚本开发
工作职责
主导面向 LLM 数据分析与数据监控场景的底层数据仓库整体设计、规划、管理与治理工作
推动大模型应用落地，探索数据分析 Agent/Skill、数据洞察机器人等在真实业务场景中的应用价值，并基于评估体系持续迭代优化应用效果
销售管理业务数据体系构建与优化
负责离线数据仓库的建设与维护
承担数据模型设计、ETL 实施、性能优化、数据监控及相关技术问题的解决
业务需求理解与数据价值挖掘
深入理解业务逻辑，合理抽象业务需求
与业务团队紧密协作，持续发挥数据价值
数据应用规划与治理
参与大数据应用规划，为政策、管理等横向团队提供应用指导
参与数据治理工作，提升数据易用性与数据质量
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 百度作为互联网巨头，平台大、技术资源丰富，有助于积累大数据和AI实战经验
- 岗位涉及LLM前沿应用，技术成长快，竞争力强
- 主导核心数据仓库，能够对业务产生直接影响
- 需要同时掌握大数据和LLM技术栈，学习曲线较陡
- 业务需求多样，跨部门沟通协作要求高
- 互联网公司工作强度可能较大，加班现象常见
- 适合具有扎实大数据基础，对LLM应用充满热情，希望在AI与数据交叉方向深入发展的工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向大数据架构师或数据科学家发展，深入AI+数据领域
- 成为LLM应用专家，主导AI数据平台建设
- 有机会转向数据团队管理岗位
- 主导数据仓库的整体设计与治理，构建和分析面向LLM场景的离线数据仓库
- 推动大模型在数据分析中的应用，开发Agent、Skill等工具，并基于评估持续优化
- 与销售管理、横向团队协作，理解业务需求，挖掘数据价值
- 精通Hadoop/Hive生态，熟练使用SQL、Java、Python进行数据开发
- 具备LLM应用工程能力，熟悉Prompt Engineering和Tool Use在Agent中的应用
- 良好的业务敏感度和沟通能力，能够快速理解业务逻辑并抽象为数据方案
申请策略
- 在简历中体现技术深度与业务结合的能力，展示如何通过数据驱动业务决策
- 关注百度在AI和大数据领域的最新动态，面试时能表达自己的见解
- 突出大型数据仓库设计或重构项目的经验，强调对Hadoop/Hive体系的理解
- 展示LLM相关项目经验，如基于LLM的Agent、数据分析机器人等
- 强调SQL、Java、Python等编程能力，以及ETL性能优化案例
- 系统学习Prompt Engineering和Tool Use，实践LangChain等框架
- 加深对数据治理和数据质量的理解，积累相关经验
- 复习数据仓库建模理论（如星型模型、雪花模型）
面试指南
- 对于设计类问题，先梳理业务需求，再提出分层架构，重点说明数据建模、ETL流程和LLM集成点
- 对于优化和治理问题，列出具体策略（如分区、压缩、参数调优），并辅以实际效果数据
- 对于LLM应用问题，描述从问题定义、Prompt设计、Tool选择到评估全流程
- 如何设计一个支持LLM数据分析场景的数据仓库？
- 请解释Hive优化的常见方法，并举一个实际案例
- 你如何利用LLM解决业务中的数据分析问题？请描述具体实现
- 谈谈你参与过的一个数据治理项目，如何提升数据质量？
- 使用Python实现一个简单的ETL脚本，并考虑异常处理
职位点评
63
综合评分
百度大数据开发岗，聚焦LLM数据应用，技术前沿，薪资未披露，WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
最适合追求技术成长和前沿发展的开发者，对WLB要求不高的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利55
成长发展80
工作生活50
使命价值70
薪资福利
55较低
百度薪资水平在行业内处于中上，但JD中未明确薪资福利，且未提及五险一金等具体福利，因此补偿性动机满足程度中等偏低。
薪资信号未披露（AI估算：20K-40K/月）
成长发展
80较高
岗位涉及前沿LLM和大数据技术栈，技术成长空间大，但JD中未明确提及晋升通道或培训体系，发展性动机满足程度较高但不完美。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Hadoop、Hive、SQL、Java、Python、LLM、Prompt Engineering、Tool Use
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在北京核心区域，但未提及弹性办公或远程，且互联网公司通常加班较多，生活化动机满足程度一般。
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
70中等
所属业务为AI和大数据方向，行业增长快，技术创新性强，但社会影响力中性，意义感动机满足程度中等偏上。
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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