携程
资深数据仓库工程师(MJ034694)
资深数据仓库工程师(MJ034694)
发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
SQL
数据仓库
ETL
数据治理
数据建模
实时数仓
AI 估算 · 25k–40k
资深数仓岗位，互联网大厂，技术栈主流，薪资竞争力强，上海地区中位数约32k。
职位详情
关于这个职位
该职位负责携程客服研发团队的数据仓库建设，包括离线与实时数据建模、ETL流程优化及数据治理，最终驱动业务应用落地
你将接触海量数据，使用Hadoop/Spark、Hive等技术栈，适合有2年以上数仓经验、精通SQL和数据建模的工程师
最低要求
本科及以上学历，2年及以上数仓工作经验
计算机、电子、数学、统计等相关专业
精通数据仓库理论和数据模型设计、数据治理，有实际项目经验
了解hadoop/spark基本原理，有MR或Spark的开发经验优先考虑
精通SQL,具备海量数据开发能力，至少熟悉一种主流数据库（比如Oracle/MySQL等），有Hive使用、实时数仓开发经验
工作职责
负责客服研发团队离线、实时数据建模以及数据仓库应用产品的设计和开发
负责数据仓库ETL流程的优化及解决ETL相关技术问题
数据仓库和业务数据集市建设、数据治理，保障数据质量
数据驱动业务应用落地
优先资格
对数据敏感，有java经验优先
良好的团队合作精神，体系化思维能力，对解决挑战型问题充满激情
AI 洞察
优缺点分析
- 大厂平台，数据量巨大，技术挑战多，能快速积累大数据领域的实战经验
- 技术栈主流（Hadoop/Spark/Hive/实时数仓），与行业趋势接轨，职业竞争力强
- 数据驱动文化浓厚，工作成果直接赋能业务，成就感强
- 携程作为已上市巨头，薪资福利有竞争力，稳定性好
- 客服业务数据复杂，需处理多种数据源和实时需求，技术难度较高
- 对数据质量要求严苛，治理工作繁琐，需要耐心和细致
- 互联网行业节奏快，可能面临项目压力，需要快速响应业务变化
- 适合有2年以上数仓经验、热爱数据建模与治理、追求技术成长和大厂平台的工程师
角色解读
- 技术纵深发展：从数据仓库工程师到数据架构师，专注于数据平台架构设计与优化
- 业务横向拓展：深入理解客服业务，转型为数据分析专家或数据产品经理
- 管理方向：积累项目管理经验，晋升为数据团队技术主管或经理
- 负责离线与实时数据仓库的建模设计，构建数据仓库应用产品，支持客服业务分析
- 优化ETL流程，解决数据抽取、转换、加载过程中的技术难题，提升数据时效性
- 建设业务数据集市，推行数据治理规范，保障数据质量和一致性
- 推动数据驱动业务落地，将数据产品转化为业务价值
- 精通数据仓库理论，包括维度建模、数据分层、数据治理等，有实际项目经验
- 熟练掌握SQL，具备海量数据处理能力，熟悉Hive、Spark等大数据技术
- 了解Hadoop/Spark原理，有MR或Spark开发经验者优先
- 对数据敏感，有Java开发经验更佳，良好的团队合作与问题解决能力
申请策略
- 了解携程客服业务背景，思考数据如何提升客服效率或用户体验，在面试中展现业务洞察
- 关注公司内部技术博客或分享，了解当前技术栈和团队风格，体现文化契合
- 突出数据仓库建模项目经验，特别是维度建模、分层设计、数据治理的成果
- 强调大数据技术栈：Hive/Spark/Hadoop的使用场景及性能优化案例
- 展示ETL流程优化经验，如解决数据倾斜、提升处理效率的具体方法
- 如果有Java或实时数仓经验，务必重点标注
- 系统复习数据仓库理论（Kimball维度建模、数据湖概念），准备经典面试题
- 练习Spark SQL、Hive SQL的复杂查询与调优，熟悉实时数仓（如Flink）基础
面试指南
- 项目类问题：采用STAR法则（情境-目标-行动-结果），突出关键决策和量化成果
- 技术类问题：先讲概念原理，再结合实际应用场景，最后总结优化经验
- 开放类问题：展示系统性思考，从数据采集、存储、计算、应用到监控全链路分析
- 请描述一个你主导的数据仓库建模项目，包括设计方案、技术选型和遇到的挑战
- 如何进行数据质量治理？保障数据一致性有哪些手段？
- 解释Hive与Spark SQL的区别，如何优化慢查询？
- 实时数仓架构有哪些常用技术？Lambda架构和Kappa架构的区别？
- SQL题：给定用户行为表，统计每日活跃用户及留存率
匹配度报告
76
综合匹配度
大厂稳定，技术前沿，薪资优厚，但WLB一般。
适合人群
适合追求技术成长和薪资回报，对WLB要求不苛刻的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
携程作为上市大厂，薪资水平在行业中有竞争力，虽然JD未明确透露薪资，但根据公司规模和岗位经验要求，预计月薪25k-40k，年终奖丰厚，补偿性动机满足度较高。
薪资信号未披露 (25K-40K/月)
成长发展匹配
90较高
该职位涉及数据仓库建模、ETL优化、数据治理等多个高价值领域，技术栈主流，成长空间大，能系统性提升数据工程能力。
技术前沿主流现代技术
技术栈Hadoop、Spark、Hive、SQL、数据仓库、ETL、数据建模、数据治理、实时数仓
业务类型ambiguous
工作生活匹配
60中等
仅现场办公，地点上海，未提及弹性工作或远程选项，WLB信号不足，互联网行业可能面临一定加班压力。
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
70中等
在线旅游行业稳定，数据驱动客服业务优化具有一定社会价值，但整体使命感一般，不属于高社会影响力岗位。
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
Watch Jobs