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高级/资深数据仓库工程师(MJ034748)
高级/资深数据仓库工程师(MJ034748)
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
SQL
数据仓库
ETL
数据治理
数据建模
AI 估算 · 25k–42k
资深数据仓库工程师，技术要求高，携程平台大，薪资竞争力强
职位详情
关于这个职位
作为携程财务BI系统的数据仓库工程师，你将负责设计和开发财务数据仓库，支撑企业财务的数据可视化与报表需求
需要深入理解业务，构建数仓分层模型，并主导ETL全链路开发与优化
这是一个技术要求高、业务价值明确的资深技术岗位
最低要求
本科及以上学历，计算机相关专业，3年以上互联网数据开发经验
深入理解数据仓库建模理论（如维度建模）、数仓分层设计理念，并具备丰富的落地实践经验
精通 SQL（HiveSQL / SparkSQL / PrestoSQL 等），具备复杂多表关联、窗口函数、SQL 性能调优的丰富实战经验
熟悉Hadoop 大数据生态，深入掌握 Spark（批/流）、Hive、Flink、Kafka 中至少两种组件，理解底层计算 / 存储优化原理（如 Shuffle、向量化执行、列存格式）
具备数据治理与质量管理意识，对数据准确性与链路稳定性有强烈责任感，能独立排查任务失败、数据漂移等问题并推动闭环
良好的沟通与文档能力，能将复杂数据逻辑清晰传达给业务与技术同学
具备跨团队协作与项目推进能力
工作职责
负责财务BI系统的设计与开发：深入理解财务业务需求，建设财务数据仓库，设计并实施完整的数仓分层模型，支持企业财务的数据可视化、报表生成及数据分析需求
数据仓库与ETL开发：设计并优化数据仓库架构，主导复杂业务逻辑的 ETL全链路开发，涵盖数据清洗、转换、聚合与关联，保障大批量数据加工的准确性、时效性与幂等性
数据模型设计与优化：根据业务需求，设计合理的数据模型，包括星型模型、雪花模型等，并进行性能调优，提升数据查询效率
设计并落地数据质量监控体系：制定完整性、唯一性、一致性等多维质量规则，建立异常告警与数据回溯机制，驱动问题快速定位与闭环
数据管理与性能调优：构建并维护数据血缘与元数据管理，支持字段级链路追溯，为下游分析与数据治理提供可信依据
对高频查询与批处理任务进行系统性能分析与调优，提升数据链路整体吞吐与响应效率
团队协作：与产品、财务团队紧密协作，输出标准化数据服务，推进系统集成与接口对接
编写模型说明、ETL 设计、口径字典等技术文档，保障知识沉淀与可维护性
AI 洞察
优缺点分析
- 携程为行业龙头，数据规模大，技术挑战与成长空间充足
- 财务BI场景稳定，项目长期持续，可积累深厚的业务理解
- 技术栈主流（Spark、Hive、Flink），提升大数据领域核心竞争力
- 财务数据对准确性要求极高，数据链路稳定性压力大
- 需与业务团队紧密沟通，部分任务可能涉及繁琐的协调工作
- 技术迭代快，需要持续学习新工具与架构
- 适合有3年以上大数据开发经验，热爱数据仓库建设，追求技术深度与业务价值的数据工程师
角色解读
- 技术纵深发展：成为数据仓库架构师或大数据技术专家
- 横向拓展：向数据产品、数据治理或数据分析方向转型
- 管理路线：带领数据团队，负责更大范围的数据平台建设
- 负责财务BI系统的数据仓库设计与开发，构建分层模型支撑报表可视化
- 主导ETL全链路开发，包括数据清洗、转换、聚合，确保数据准确与时效
- 设计并落地数据质量监控体系，保障数据完整性、一致性
- 与产品、财务团队协作，输出标准化数据服务并编写技术文档
- 精通SQL及HiveSQL/SparkSQL，能进行复杂查询与性能调优
- 深入理解数据仓库建模理论（维度建模），具备分层设计落地经验
- 熟悉Hadoop生态，掌握Spark、Hive、Flink等至少两种组件
- 具备数据治理意识，能独立排查数据问题并推动闭环
申请策略
- 关注携程技术博客或社区，了解其大数据技术栈细节
- 准备一个完整的数据仓库项目案例，用STAR法则描述从需求到落地的过程
- 突出数据仓库项目经验，包括建模方法论、分层设计与ETL优化案例
- 强调SQL性能调优实战，如复杂查询优化、Spark作业调优等
- 展示数据治理或质量监控体系建设的经历，体现闭环能力
- 如有财务或BI相关经验，务必重点描述
- 巩固Hive SQL与Spark SQL高级用法，练习窗口函数与调优
- 了解Flink实时处理基础，增加技术广度
面试指南
- 技术问题：先明确场景，然后分层阐述思路（问题定位→方案设计→效果验证）
- 项目问题：用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰呈现
- 开放性问题：展现思考全面性，从业务、技术、运维多角度分析
- 你如何设计一个财务数据仓库的分层模型？请举例
- 描述一次你优化慢查询或ETL性能的经历，用了什么方法？
- 如何保证数据质量？设计过哪些监控规则？
- Spark Shuffle的优化原理有哪些？
- 数据漂移问题如何排查与解决？
匹配度报告
64
综合匹配度
携程大厂数据仓库岗，技术栈主流，发展空间大，但工作强度与生活平衡不明确。
适合人群
适合高度关注技术成长和平台稳定性，对WLB要求不高的数据工程师。
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88
工作生活45
使命价值55
薪资福利匹配
70中等
薪资未明确披露，但基于职位层级与公司规模，预计处于市场中等偏上水平；福利未在JD中提及，但大厂通常提供五险一金等基础保障。
薪资信号未披露 (25K-42K/月)
成长发展匹配
88较高
技术栈主流（Spark、Hive、Flink），涉及数据仓库全链路，成长空间大；但JD未明确提及晋升路径或培训机制。
技术前沿主流现代技术
技术栈Hive、Spark、SQL、Hadoop、Flink、Kafka
业务类型cost_center
工作生活匹配
45较低
JD未提及远程或弹性工作，且工作地点仅写上海，办公地点类型不明；无WLB信号，可能面临较大工作压力。
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
55较低
旅游行业属于稳定成熟行业，社会影响力中性；职位偏后台支持，创新性为积极采用新技术，但未涉及开拓性创新。
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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