中科曙光
数据工程师（天津）(J14383)
数据工程师（天津）(J14383)
发布于 10 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据工程
数据工程
Apache Doris
Etl
Nl2Sql
Sql
数据仓库
数据治理
湖仓一体
值不值得投
64综合评分
综合评分 64
技术栈前沿、成长性强的大数据架构岗位，薪资有竞争力，但办公与生活平衡信息不明确。
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。
薪资怎么样
2.5万
比数据工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
84 个在招
市场机会
选择不多
天津 · 数据工程 · 2 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位为中科曙光的数据工程师，主要负责构建和维护大数据处理管道与仓库，优化以Apache Doris为核心的数据架构，并参与湖仓一体（如Iceberg）的演进
工作内容涵盖从数据治理、质量保障到驱动NL2SQL等AI智能应用落地的全链路，为业务和分析团队提供可靠的数据服务
最低要求
学历背景：本科及以上学历，计算机、软件工程、数学、统计或相关专业优先
编程能力：精通 SQL 复杂查询与调优
掌握 Python 数据处理与自动化脚本开发
熟悉 Java/Scala 生态，具备良好的编码习惯、注释规范与工程化意识
大数据工具：熟练掌握 Flink（实时流处理）与 Spark（离线计算）双引擎，具备状态管理与性能调优实战经验
熟悉 Apache Doris、ClickHouse 等 MPP 架构，擅长宽表建模与高并发查询优化
数据仓库与建模：深入理解维度建模理论，熟练构建星型/雪花模型及宽表模型
具备 TB/PB 级数仓建设经验，主导或参与 ODS/DWD/DWS/ADS 分层架构设计与落地，规范数据域与总线矩阵，保障数据一致性
AI 数据工程基础：了解智能问数、NL2SQL / Text-to-SQL、RAG、向量检索或 AI Agent 的基本工作流程，能够从数据建模、元数据、权限与质量角度支持 AI 应用落地
工程素养：熟悉 Linux 环境与版本控制（Git），具备问题定位、性能调优与文档沉淀能力
具备良好的跨团队沟通协作能力
工作职责
构建与维护数据管道：设计并开发稳定、可扩展的批处理与实时数据管道，保障数据从采集、清洗到落库的全链路通畅
设计 ETL / ELT 流程：基于业务需求梳理数据流向，编写高效的抽取、转换、加载作业，沉淀标准化数据处理模板
优化数据仓库架构：以 Apache Doris 为核心参与数据仓库分层设计与建模，持续提升查询性能与存储效率
配合团队推进 湖仓一体（如 Apache Iceberg） 架构演进，逐步实现流批一体与存算分离
保障数据质量与一致性：构建统一指标/标签体系与数据语义层，解决数据口径与可发现性问题
建立数据质量监控与告警机制，推动数据治理规范落地，确保跨系统数据的准确性、完整性与时效性
驱动AI智能应用落地：建设NL2SQL链路与安全数据服务接口，为智能问数、报表及Agent提供高可用、可信赖的数据支撑，实现从数据治理到AI应用落地的闭环
支持业务与分析团队：为数据分析师、算法工程师及业务方提供可靠的数据服务与接口，协助完成数据需求交付
技术选型与性能调优：跟踪大数据生态技术演进，对现有架构进行持续优化与成本治理
优先资格
具备 Flink 流处理 深度实战经验，有低延迟实时数仓 / 实时指标链路落地案例（如 Doris + Flink 实时入仓）
熟悉 湖仓一体 技术栈，有 Apache Iceberg（或 Hudi / Paimon）湖格式、流批一体落地经验
持有数据领域专业认证（如 AWS Certified Data Analytics、Google Professional Data Engineer、Cloudera CDP 等）
熟悉 数据建模 理论与工具（如 dbt、DataHub、Atlas），有数据资产目录或血缘体系建设经验
有大规模数据治理、数据资产管理或 ML 特征平台（Feature Store）建设经验
有智能问数平台、企业级 Copilot、NL2SQL / Text-to-SQL、RAG 知识库或 AI Agent 数据工具链建设经验
熟悉大模型应用的效果评估、查询防护、权限隔离与数据脱敏
具备开源社区贡献或技术博客输出
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿：工作涉及Apache Doris、湖仓一体、NL2SQL等当前大数据和AI领域的热点技术，技术成长性好
- 业务影响直接：数据工作直接支撑智能问数等AI应用，能直观看到技术成果的价值转化
- 平台与数据量级：有机会处理TB/PB级别的数据，并在大型企业的技术平台上进行实践
- 技术广度要求高：需要同时掌握实时计算、离线计算、数据建模及AI数据支持等多个方向的知识，学习曲线陡峭
- 适合具备扎实大数据技术基础，对数据架构和AI数据应用有浓厚兴趣，追求技术深度和广度，并乐于在复杂业务场景中解决数据问题的工程师
缺点 / 挑战
- 系统复杂性：构建和维护大型数据仓库及管道，可能面临系统稳定性、数据一致性的持续挑战
- 跨团队协作：需要与业务、分析、算法等多个团队紧密沟通，对沟通协调能力有较高要求
角色解读
- 技术专家路线：深耕数据架构，成为实时数仓、湖仓一体或AI数据工程领域的技术专家
- 技术管理路线：负责数据平台或数据工程团队的管理与技术规划
- 架构师路线：向更高阶的数据架构师、技术架构师发展，负责整体技术方案设计
- 设计和维护企业级数据管道与ETL流程，确保数据从产生到应用的顺畅流动
- 主导和优化以Apache Doris为核心的数据仓库架构，并推动湖仓一体新技术的落地
- 建立数据质量体系和统一的指标语义层，并负责NL2SQL等AI应用的数据底座开发
- 作为数据服务提供方，支持分析师、算法工程师和业务方的数据需求
- 精通SQL和Python，熟悉Java/Scala生态，具备扎实的编程与工程化能力
- 熟练掌握Flink和Spark大数据处理引擎，有实际的性能调优经验
- 深入理解数据仓库分层理论（ODS/DWD/DWS/ADS）与维度建模，并有PB级数仓建设经验
- 了解AI数据应用流程（如NL2SQL、RAG），并能从数据视角提供支持
申请策略
- 研究中科曙光在云计算、大数据和智算领域的布局，理解其数据平台产品的技术方向
- 准备一个从数据接入、处理、建模到最终支撑上层应用的完整项目案例，用STAR原则清晰讲述
- 表达对参与大型、复杂数据系统建设的兴趣，以及持续学习新技术的热情
- 重点突出使用Flink/Spark构建实时或离线数据管道的项目经验，特别是处理的数据规模和技术难点
- 详细描述在数据仓库分层设计、维度建模（如星型/雪花模型）方面的实践，以及优化查询性能的具体案例
- 如果有NL2SQL、数据治理、数据质量监控或参与AI数据应用的相关项目，务必清晰阐述
- 列出对Apache Doris、ClickHouse、Iceberg等具体工具的熟悉程度和实践经验
- 深入学习Apache Doris和湖仓一体（如Apache Iceberg）的原理与实战，这是JD的核心要求
面试指南
- 项目经验类问题：采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，突出个人角色、技术决策和量化成果
- 技术深度类问题：先阐述核心原理，再结合具体场景说明应用、遇到的问题及解决方案，最后总结最佳实践
- 方案设计类问题：先明确目标和约束，再分模块（数据接入、存储、计算、服务层）阐述设计思路和关键技术选型，最后提及监控与治理
- 请介绍一个你主导或深度参与的PB级数据仓库项目，你是如何进行分层设计和建模的？
- 在实时数据处理中，Flink的状态管理和Exactly-Once语义你是如何保障和调优的？
- 如果要从零开始设计一个支持NL2SQL的智能问数数据服务，你会从数据建模、元数据管理、权限控制等方面考虑哪些关键点？
- 当遇到数据报表指标不一致、口径不统一的问题时，你会如何排查和推动解决？
- 你对湖仓一体架构（如Iceberg）与传统数仓架构的区别和迁移挑战有什么理解？
职位点评
薪资福利55
成长发展85
工作生活45
使命价值70
薪资福利
55较低
该职位薪资估算处于市场中上水平，能提供有竞争力的报酬。但JD未明确提及具体的福利项目（如补充医疗、年终奖等），补偿性满足主要依赖薪资信号。
薪资信号未披露（AI估算：1.8千–3.2万/月）
成长发展
85较高
该职位技术栈前沿（Doris、Flink、湖仓一体、NL2SQL），能深度参与企业级大数据和AI数据平台的建设，对个人技术视野和工程能力的提升有显著帮助。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Apache Doris、Flink、Spark、NL2SQL、Apache Iceberg、Python、SQL、Java、Scala、RAG
业务类型ambiguous
工作生活
45较低
JD未明确说明办公模式（远程、混合或现场）和WLB情况。工作内容涉及保障数据链路通畅和支持业务，可能需要应对紧急需求，存在不确定性。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
岗位旨在构建支撑企业智能化转型的数据基座，将数据价值转化为AI应用成果，具有较强的技术驱动和业务赋能意义。中科曙光作为计算产业的领军企业，其工作对推动行业数字化有积极影响。
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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