海信
软件开发工程师（大数据平台开发方向）(J44951)
软件开发工程师（大数据平台开发方向）(J44951)
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公大数据
大数据
Starrocks
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
技术栈全面、成长空间大的企业级数据中台研发岗，薪资处于青岛市场合理水平，WLB情况未明确。
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
1.4万
比大数据中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 800 个在招 · 其中大数据 2 个
市场机会
选择不多
青岛 · 大数据 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责海信多模态数据开发治理平台及智能数据应用的研发与迭代
工作涵盖数据建模、离线/实时数据开发、元数据管理等核心模块建设，并协助推进存储组件云原生化改造，保障平台稳定高效运行
最低要求
本科及以上学历，计算机、大数据、软件工程、人工智能等相关专业
扎实掌握 Java/Python 至少一门开发语言，熟悉 Spring Boot 主流开发框架
熟悉主流大数据核心组件基础原理，了解 Hadoop、Spark、Flink、Doris、Starrocks、Airflow 等常用组件的基础使用场景，能够协助完成组件基础运维与简单问题排查
具备良好的学习能力、逻辑思维能力和技术钻研精神，对大数据平台研发、数据智能化应用有浓厚兴趣，能够快速跟进行业新技术、新框架
工作职责
参与多模态数据开发治理平台、指标平台、智能数据应用的研发、迭代与优化工作，配合团队完成平台智能化能力的搭建与落地，跟进日常版本迭代需求
参与数据开发治理平台核心模块的开发、维护与测试工作，涵盖数据建模、离线/实时数据开发、基础数据治理、元数据管理等基础功能建设，协助推进数据存储组件云原生化改造，支撑海量数据的治理与存储业务场景
负责平台日常问题排查、功能优化、文档编写等基础工作，梳理数据开发与治理流程，保障平台稳定高效运行，持续提升数据开发、治理、分析的效率与规范性
优先资格
有大数据、数据中台、数据开发治理相关项目实习或课程项目经验优先
了解 langchain等AI框架与 Kubernetes 基础架构优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触完整的数据中台与治理体系，能积累海量数据处理与平台建设的实战经验
- 技术栈全面，涵盖传统大数据组件、云原生架构及LangChain等前沿AI框架
- 依托大型制造企业的数字化转型场景，业务落地价值高，数据规模庞大
- 涉及组件众多（Hadoop/Spark/Flink/Doris等），初期学习曲线较陡，需快速掌握多套技术栈
- 平台日常运维与问题排查可能占用较多精力，需平衡基础建设与业务需求迭代
- 适合对大数据底层技术有热情、具备扎实后端开发基础，且希望在企业级数据中台建设中积累经验的初级开发者或应届毕业生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 纵向可成长为大数据平台架构师或数据中台技术专家，深入底层引擎优化与架构设计
- 横向可向数据产品经理、数据科学家或AI应用开发工程师转型，拓展业务与算法边界
- 负责多模态数据开发治理平台及智能数据应用的日常研发、迭代与优化
- 参与数据建模、离线/实时数据开发、元数据管理等核心模块的建设与维护
- 协助推进存储组件的云原生化改造，并进行日常问题排查与基础运维
- 扎实的Java或Python编程基础，熟练使用Spring Boot等主流后端框架
- 熟悉Hadoop、Spark、Flink等大数据核心组件的原理与使用场景
- 具备一定的数据治理、数据建模及云原生架构（如Kubernetes）的基础认知
申请策略
- 了解海信集团近期的数字化转型战略及智能数据应用案例，面试时展现对业务的思考
- 突出Java/Python后端开发能力，展示Spring Boot项目经验及高并发/大数据量处理场景
- 详细列举参与过的大数据组件（如Spark/Flink）项目，说明在数据开发或治理中的具体贡献
- 若有Kubernetes、LangChain或云原生相关实践，务必作为加分项重点展示
- 提前熟悉Doris或Starrocks等新一代OLAP引擎，了解其在实时数据治理中的应用
- 补充数据治理理论知识（如元数据管理、数据质量监控），提升对数据中台全局的理解
面试指南
- STAR法则：针对项目经验，按情境、任务、行动、结果的结构清晰阐述，突出个人贡献与技术难点解决
- 原理+场景+实践：回答技术组件问题时，先简述底层原理，再结合具体业务场景说明选型原因，最后补充实际操作经验
- 请介绍一个你参与过的数据开发或大数据平台项目，你在其中负责了哪些核心模块？
- Spark和Flink在实时/离线数据处理上有什么核心区别？在什么场景下你会选择Flink？
- 如果数据平台出现任务延迟或数据倾斜问题，你的排查思路是什么？
- 你如何理解数据治理中的元数据管理？在实际项目中是如何落地的？
- 复习大数据核心组件（Hadoop/Spark/Flink）的底层原理及常见调优方案
- 准备1-2个数据倾斜、内存溢出或任务失败的真实排查案例，展示问题解决能力
职位点评
薪资福利65
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
65中等
青岛地区IT薪资整体低于北上广深，该岗位作为初级岗，薪资处于当地市场合理水平，但JD中缺乏明确的额外福利说明。
薪资信号未披露（AI估算：1千–1.8万/月）
成长发展
85较高
技术栈涵盖大数据、云原生与AI框架，且依托大型企业的数据中台场景，能为初级开发者提供极佳的技术广度与深度成长空间。
技术前沿主流现代技术
技术栈Java、Python、Spring Boot、LangChain、Kubernetes、Hadoop、Spark、Flink、Doris、Starrocks、Airflow
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式与加班情况，无法准确判断工作生活平衡状态。
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
依托大型制造企业的数字化转型，数据中台建设对业务赋能价值显著，但属于底层支撑岗位，直接的社会使命感体现较弱。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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