携程
-数据仓库工程师-(MJ025467)
-数据仓库工程师-(MJ025467)
发布于 4 天前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
大数据
SQL
数据仓库
ETL
数据建模
Paimon
Kimball
AI 估算 · 25k–45k
上海互联网大厂5年经验，数据仓库方向技术栈主流，薪资有竞争力
职位详情
关于这个职位
携程正在招聘数据仓库工程师，负责离线和实时数据仓库的架构设计与开发，包括模型设计、ETL/ELT pipeline构建、性能优化等
你将参与数据资产运营，提升团队用数体验，需要5年以上相关经验，精通SQL和大数据技术栈（Spark、Hive、Flink等）
适合追求技术深度和互联网大厂平台的数据工程师
最低要求
l 计算机科学、软件工程、信息管理或相关专业本科及以上学历
l 5年以上数据仓库相关项目经验，熟悉数据仓库建设流程，对数据治理、数据资产运营都体系化落地经验 l 精通 SQL 语言，熟悉大数据体系，包括但不限于Spark、Hive、Flink、Paimon等
l 熟悉并了解主流的数仓理论，包括Kimball建模、指标体系理论 l 具备良好的沟通能力，能够清晰地向非技术人员解释数据领域概念
l 具备良好的团队合作精神，能够与不同部门紧密合作
工作职责
l 参与离线和实时数据仓库架构设计和开发，构建高效、稳定、可扩展的数据仓库系统
l 负责数据仓库模型设计，包括星型模型、雪花模型、星座模型等，并制定数据仓库开发规范
l 负责数据资产的运营，结合业务现状，解决数据资产生产、消费过程中的卡点，提升相关团队的用数体验 l 开发和维护 ETL/ELT 数据 pipeline，确保数据高效、准确地从源系统加载到数据仓库 l 优化数据仓库性能，解决数据查询和数据加载的性能瓶颈
优先资格
l 有PB级数仓构建经验的优先，有团队管理经验的优先 l 具备国际化经验或背景，熟悉不同国家和地区的市场环境和商业文化的优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈紧跟主流（Spark、Flink、Paimon），能力提升快
- 数据仓库是核心基础岗位，职业发展路径清晰
- 需要跨部门沟通，推动数据资产运营可能遇到阻力
- 适合有5年以上数据仓库经验、热爱大数据技术、希望在成熟大厂中深耕数据领域的工程师
缺点 / 挑战
- 携程作为上市互联网巨头，平台大，数据量丰富，有挑战性
- 涉及离线和实时两套体系，技术复杂度较高
- 互联网公司可能存在一定程度的加班压力
角色解读
- 向数据架构师或数据平台负责人方向发展，主导更大规模的数据系统
- 可转型为大数据技术专家，深入钻研实时计算或数据湖方向
- 在携程内部可晋升为技术经理，带领团队或负责国际化数据业务
- 设计和构建离线和实时数据仓库架构，确保系统高效、稳定、可扩展
- 负责数据模型设计（星型、雪花等），制定开发规范，并维护ETL/ELT数据流水线
- 运营数据资产，解决数据生产与消费中的痛点，提升业务团队用数体验
- 优化数据仓库性能，解决查询和加载的性能瓶颈
- 精通 SQL 及大数据生态（Spark、Hive、Flink、Paimon）
- 熟悉 Kimball 建模理论和数据治理体系
- 具备 5 年以上数据仓库项目经验，有 PB 级数仓经验优先
- 良好的沟通能力，能与非技术人员协作
申请策略
- 了解携程业务（尤其是国际化布局），结合旅游行业数据特点准备回答
- 在面试中展现对数据质量和效率提升的思考
- 突出数据仓库模型设计经验，如星型模型、雪花模型的实战案例
- 强调使用 Spark、Flink 等技术的项目经历，尤其是实时数仓或 PB 级数据处理
- 展示数据治理和数据资产运营的落地成果，量化提升效率的数据
- 如有国际化项目经验，务必提及
- 提前熟悉 Paimon 等新型数据湖格式，了解其与 Hive 的差异
- 巩固指标体系理论，如 OneData 方法论
面试指南
- STAR 法则：描述背景、任务、行动、结果，突出量化指标
- 结构化回答：先讲方法论，再举例，最后总结优点和教训
- 请描述你参与过的数据仓库建模过程，用了哪些模型？
- 如何设计一个支持近实时查询的离线数仓？
- 遇到过数据倾斜问题吗？如何解决？
- 谈谈你对数据治理和资产运营的理解
- 用 Spark 写一个 ETL 处理 PB 级数据的思路
- 复习 Kimball、Inmon 等数仓理论，准备对比案例
匹配度报告
62
综合匹配度
大厂数据仓库岗，主流技术栈，发展前景好，但WLB和福利一般。
适合人群
适合追求技术成长、不介意现场办公和一定加班的数据工程师。
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45
使命价值50
薪资福利匹配
70中等
携程作为上市大厂，薪资水平有竞争力且稳定，但JD未明确福利，整体补偿性中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展匹配
85较高
职位涉及多种前沿技术（Flink、Paimon），且强调模型设计，成长空间大，但未提及培训或晋升路径。
技术前沿主流现代技术
技术栈Spark、Hive、Flink、Paimon、SQL、Kimball
业务类型ambiguous
工作生活匹配
45较低
未提及远程或弹性工作，上海现场办公，互联网行业加班文化普遍，生活平衡一般。
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）
使命价值匹配
50较低
行业稳定但创新性一般，社会影响力中性，较少使命导向。
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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