思爱普
Data Engineer
Data Engineer
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
混合式弹性办公
本科
信息技术与基础设施
SQL
CI/CD
PySpark
AI 估算 · 25k–45k
中级数据工程师，SAP平台有竞争力薪资，技能要求高（Python、Spark、大数据），市场行情稳定。
职位详情
关于这个职位
作为SAP服务与支持数据湖团队的数据工程师，你将参与构建可扩展的数据管道和智能数据平台，支持AI驱动的客户服务和分析
工作包括设计实时/批量数据摄取、实施数据治理、开发元数据管道，并与技术负责人和数据科学家紧密合作
适合有3年以上大数据开发经验，熟悉Python、Spark和SQL的工程师
最低要求
本科学历或同等实践经验
年以上Python（pandas, pytest）和SQL编码经验
年以上Spark/大数据处理（PySpark）经验：转换、分区、性能优化
年以上设计和部署数据管道经验，包括管理数据模式和处理高容量工作流
扎实的软件工程基础：整洁代码、模块化设计、调试、版本控制、可维护文档
良好的SQL和数据建模能力（规范化和非规范化模式、数据契约、模式演化）
有测试和发布实践：单元/集成测试、CI/CD流水线、安全生产发布
可观测性和运维经验：指标、日志、告警、友好的值班排障
SQL数据库（首选PostgreSQL）和NoSQL数据库（Elasticsearch和Delta Lake）经验
实时和批量数据摄取（API轮询和推送、Kafka流处理）经验
工作流编排（Kubeflow Pipelines、Airflow、Prefect或Dagster）经验
数据治理经验：数据脱敏、匿名化和PII处理
Git工作流能力：分支策略、代码审查、CI/CD集成
工作职责
设计和维护具有清晰架构和高标准质量的可扩展管道
构建来自不同来源的实时和批量数据摄取，并自动验证
编写生产级代码，具备强测试纪律（单元/集成测试）、代码审查质量和可维护的模块化设计
端到端排查复杂数据问题，包括根本原因分析、性能瓶颈和可靠性事件
实施与治理要求一致的匿名化和PII控制
开发元数据管道，用于模式剖析、业务上下文提取和血缘追踪
贡献语义层，将技术字段映射到业务术语，以支持自助服务和自然语言分析用例
使用AI辅助开发实践加速交付和维护
有自主代理经验者优先，非必需
建立监控、告警和数据质量控制，确保安全可靠的分析资产，根据数据科学要求评估其AI/ML准备度
与技术负责人和架构师合作，将需求转化为生产就绪系统
优先资格
年以上设计企业级数据平台和分析基础设施经验
熟悉LLM驱动的数据应用，包括RAG、嵌入、向量搜索及从数据平台角度的评估
有构建支持AI应用和分析产品的数据服务和数据API的经验
有生产化支持机器学习和智能应用的数据及特征管道的经验
对AI原生数据工程和代理数据工作流有浓厚兴趣，包括编排、工具集成、评估和工作流自动化
理解MLOps/LLMOps原则，确保文本处理和脱敏管道的可扩展和可靠部署
有monorepo或共享库架构模式经验
能够在模糊边界中运作并影响跨职能技术决策
在采纳新兴数据概念（如数据代理和语义层模式）方面表现出学习敏捷性
AI 洞察
优缺点分析
优点
- SAP作为跨国巨头，平台稳定，提供丰富的学习资源和职业发展机会
- 职位涉及前沿技术栈（大数据、AI辅助开发、数据治理），技能积累价值高
- 团队处于平台现代化阶段，有较大技术影响力和成长空间
- 需要处理复杂的数据治理和合规要求，工作严谨性要求高
- 作为基础团队成员，需要跨部门协作和影响技术决策
- 适合有3年以上大数据开发经验，熟悉Python和Spark，对数据治理和AI辅助工程感兴趣，愿意在大型企业平台中深度成长的工程师
缺点 / 挑战
- 实时和批量混合处理模式对系统设计能力有较高挑战
角色解读
- 从数据工程师向数据架构师或AI数据平台专家发展，深入掌握元数据管理和语义层
- 向AI原生数据工程方向演进，参与构建数据代理和智能分析系统
- 可在SAP内部跨团队晋升为技术负责人或专家，领导数据平台战略
- 设计和维护可扩展的数据管道，处理高容量、多源数据的实时和批量摄取
- 实施数据治理措施，包括PII控制、元数据管理和数据血缘追踪
- 与数据科学家和技术负责人合作，将业务需求转化为生产级数据解决方案
- 利用AI辅助开发工具加速代码交付，并建立监控告警体系确保数据质量
- 精通Python（pandas、pytest）、SQL和PySpark，具备扎实的软件工程基础
- 熟悉大数据生态：Kafka、Delta Lake、Elasticsearch、工作流编排工具（Airflow等）
- 掌握数据建模、测试实践（CI/CD）和可观测性运维
- 有数据治理经验，理解数据匿名化和PII处理
申请策略
- 研究SAP的服务与支持数据湖产品，了解其AI服务方向
- 准备一个端到端数据管道案例，展示架构决策和测试策略
- 突出大数据项目经验：包括管道设计、性能优化、数据治理实践
- 强调Python和PySpark的深度使用，展示代码质量和测试习惯（单元测试、CI/CD）
- 体现对数据治理（PII、元数据）和数据质量监控的理解
- 补充LLM数据应用知识（RAG、向量搜索）和MLOps概念
- 熟悉SAP数据平台相关技术（如SAP Data Intelligence）会有加分
面试指南
- 用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验，突出技术细节和量化成果
- 强调数据质量、可维护性和团队协作，展示端到端思维
- 请描述你设计过的一个大规模数据管道，包括架构、技术和遇到的挑战
- 如何处理数据管道中的PII和合规性问题？举一个具体例子
- 在实时数据流处理中如何保证数据一致性和可靠性？
- 你对数据治理和元数据管理有什么实践经验？
- 你如何将AI辅助开发融入日常工作？
- 复习Spark性能调优、Kafka流处理和数据建模模式
职位点评
78
综合评分
跨国大厂数据工程岗，前沿技术栈，学习机会丰富，工作灵活但有一定运维压力。
更适合这类人
最看重技术成长、前沿技能积累和长期发展的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活70
使命价值70
薪资福利
80较高
SAP作为国际大厂，薪资福利有竞争力，但未明确具体数字，整体处于市场较高水平。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
福利待遇灵活工作模式、健康与福祉关注、个人发展投资
成长发展
90较高
职位强调学习成长、技术前沿性（AI辅助、数据代理），并提供明确的技术成长路径和团队影响。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、PySpark、Kafka、LLM、RAG、数据代理、语义层
成长机会持续学习、技能成长、技术成长、长期愿景、基础团队成员
业务类型ambiguous
工作生活
70中等
SAP提供灵活工作模式，但职位要求值班和高压排障，工作生活平衡中等。
工作模式混合式弹性办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡灵活工作模式、健康与福祉关注
使命价值
70中等
SAP服务全球商业，对社会有较大影响，但职位直接社会价值中等，更多是技术推动。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号帮助世界更好地运转、释放全部人才、创造更美好的世界
创新程度积极采用新技术
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