DXC Technology
数据开发工程师
数据开发工程师
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公数据工程
数据工程
Aws Glue
Etl/Elt
Sql
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
跨国大厂、AWS云数据技术栈、医药行业背景、混合办公、发展性好
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
2.0万
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
63 个在招
市场机会
选择不多
大连 · 数据工程 · 9 个在招
职位详情
关于这个职位
负责基于AWS云环境构建医药行业数据仓库，设计ODS至ADS的分层架构与主题域模型
开发ETL/ELT流程及数据指标，保障数据质量、调度稳定及性能优化，并配合业务团队完成技术方案落地
最低要求
本科及以上学历，计算机科学、软件工程、数据科学或相关专业，3-5年数据开发经验，具备医药/医疗健康行业数据项目经验者优先
熟悉AWS数据服务生态，具备AWS Glue、S3、Redshift、Lambda、CloudWatch等核心服务的实际项目经验，持有AWS相关认证（如AWS Data Analytics Specialty、Solutions Architect）者优先
精通SQL，熟练掌握至少一种大数据开发框架（Spark/Hive/Flink），具备数据仓库建模能力（维度建模、星型/雪花模型），有数据湖开发经验者加分
熟悉AWS Glue ETL开发，熟悉主流ETL工具（Informatica/DataStage/Kettle）及调度平台（Airflow/DolphinScheduler）
了解医药行业数据特点（多源异构、合规要求高、数据敏感性强），熟悉GxP数据完整性要求、NMPA法规对数据管理的影响者优先
良好的团队协作与问题解决能力，能承受项目交付压力
良好的英语读写能力，能阅读英文技术文档，具备口语能力者优先
工作职责
数据仓库建设与开发：负责数据仓库分层架构设计与开发（ODS/DWD/DWS/ADS），基于医药业务场景构建主题域模型，确保数据模型的可扩展性与规范性
ETL/ELT流程开发：基于AWS Glue设计并开发数据抽取、清洗、转换与加载流程，实现多源异构数据的高效整合与标准化处理
数据指标开发与实现：根据业务需求和指标体系定义，完成原子指标、衍生指标、复合指标的开发落地，保障指标口径一致性与计算准确性
数据质量保障与优化：建立数据质量校验规则（完整性、一致性、及时性），开发数据监控与告警机制，持续优化数据处理性能
数据调度与运维支持：进行数据任务调度编排，确保T+1/准实时数据链路稳定运行，处理数据异常与故障排查，维护AWS云环境下的数据管道
技术文档与协作：编写数据开发技术文档，配合BA、数据架构师完成需求评审与技术方案落地
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 跨国巨头企业平台，提供稳定的职业发展和规范的流程体系
- 接触前沿的AWS云数据技术栈，技能含金量高，利于未来跳槽或转型
- 大连本地高端技术岗位相对北上广较少，职业选择范围可能受限
- 适合希望在大厂平台深耕数据技术、对云计算和医药行业感兴趣、具备良好英语能力的中级数据工程师
缺点 / 挑战
- 医药行业数据项目具有较高壁垒，积累的行业知识具备长期价值
- 医药行业数据合规要求极高，需严格遵循GxP等法规，工作压力较大
- 需要兼顾技术深度与业务理解，对英语能力和跨部门沟通能力有较高要求
角色解读
- 可向数据架构师、大数据技术专家方向发展，深入掌握云原生数据栈
- 也可转向数据治理、数据资产管理或医药行业数据分析领域，成为业务与技术结合的复合型人才
- 负责搭建和维护基于AWS云平台的医药行业数据仓库，包括从原始数据到应用层的数据分层架构设计
- 开发高效的ETL/ELT流程，处理多源异构数据，确保数据清洗、转换和加载的准确性与时效性
- 定义并开发各类数据指标，建立数据质量监控体系，保障数据链路的稳定运行和性能优化
- 精通SQL及至少一种大数据框架（Spark/Hive/Flink），具备扎实的数据仓库建模能力（维度建模等）
- 熟练掌握AWS数据服务生态（Glue, S3, Redshift等），有实际项目落地经验
- 了解医药行业数据合规要求（GxP/NMPA），具备良好的英语读写能力及团队协作能力
申请策略
- 关注DXC Technology的企业文化和价值观，体现对包容性环境的认同
- 准备英文简历和自我介绍，面试中可能涉及英文沟通环节
- 突出AWS数据服务（Glue, Redshift等）的实际项目经验和量化成果
- 强调数据仓库建模能力，展示复杂数据场景下的解决方案
- 提及医药行业数据项目经验或GxP合规相关知识，增加匹配度
- 加强AWS数据相关认证的备考，如AWS Data Analytics Specialty
- 提升英语技术文档阅读和口语交流能力，适应跨国团队协作
- 深入学习数据治理和数据质量管理的最佳实践
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验
- 结合具体技术细节和业务场景，展示解决问题的思路和方法
- 强调数据质量和合规意识，体现对行业特殊性的理解
- 请介绍你使用AWS Glue进行ETL开发的经验和遇到的挑战
- 如何设计一个可扩展的数据仓库分层架构？
- 在医药行业数据项目中，如何保证数据的完整性和合规性？
- 请描述一次你解决数据质量问题的经历
- 如何用SQL优化复杂查询的性能？
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活70
使命价值65
薪资福利
75中等
作为已上市的跨国巨头，薪资处于市场中上水平，福利体系完善，但大连地区薪资绝对值相比一线城市有一定差距。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿的AWS云数据技术和医药行业特定领域知识，技术栈现代且具有行业壁垒，有利于长期职业发展。
技术前沿主流现代技术
技术栈AWS Glue、S3、Redshift、Lambda、CloudWatch、Spark、Hive、Flink、Airflow、DolphinScheduler
业务类型profit_center
工作生活
70中等
JD明确提到优先面对面协作但提供灵活性以支持生活状况，属于混合办公模式，WLB相对较好，但医药行业合规要求可能带来一定压力。
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flexibility to support wellbeing, productivity, individual work styles, and life circumstances
使命价值
65中等
医药行业数据项目对社会健康有积极影响，但职位描述更侧重技术实现而非社会使命，意义感动机中等。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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