泰格医药
数据开发工程师-杭州
数据开发工程师-杭州
发布于 3 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据工程
数据工程
Etl/Elt
Sql
数据仓库建模
数据治理
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
上市药企资深数据开发，侧重数仓从0到1建设与合规治理，技术成长性好，生活平衡待确认。
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
2.8万
比数据工程中位数低
发布情况
新岗位 · 3 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 290 个在招
市场机会
选择面较广
杭州 · 数据工程 · 约 110 个在招
职位详情
关于这个职位
负责泰格医药杭州分公司数仓一体平台从0到1的建设与演进，基于Hive/Greenplum/Flink构建离线及实时数据模型
需精通SQL及大数据生态，独立完成ETL开发、性能调优及数据治理，确保临床研发等核心业务数据的准确性、合规性与高效交付
最低要求
岗位职责：
参与数仓一体数据平台从 0 到 1 建设，快速理解现有 Greenplum 数仓架构与核心业务逻辑，推动向「Hive 离线计算 + GP 查询引擎 + Flink 实时计算」双引擎架构演进
准确解读并澄清业务需求，从开发视角界定问题边界，将临床研发、财务、运营等业务需求高效转化为可落地的数据模型与技术方案
以 SQL 为核心开发语言，基于 Hive / Greenplum / PostgreSQL 等构建复杂、高性能的数据模型与指标体系，覆盖离线数仓（ODS→DWD→DWS→ADS）与实时数仓建设
独立完成端到端的数据开发任务，包括 ETL/ELT 流程开发、数据质量校验、逻辑准确性测试、上线部署及文档沉淀
参与数据管道的日常维护、监控、性能调优与故障排查，保障离线与实时数据服务的稳定性与及时性
参与数据治理体系落地，包括数据标准、主数据管理、元数据管理、数据质量规则等，推动数据资产化建设
遵循医药行业合规（GCP、数据安全、个人信息保护等）要求与数据仓库开发最佳实践，确保代码可维护性、可扩展性与数据一致性
与跨职能团队（业务、BI、产品、平台运维、数据分析师）高效协作，推动数据项目高质量交付
任职要求：
年以上数据仓库或数据平台开发经验，具备完整的端到端项目交付经验
有数据平台从 0 到 1 建设经验者优先
深入理解数据仓库建模理论（维度建模、分层架构、范式建模等），精通数仓开发最佳实践，有大型数仓分层设计与落地经验
精通 SQL，具备 Hive / Greenplum / PostgreSQL / Oracle 等数据库的高性能数据处理与复杂逻辑（存储过程、窗口函数、高级函数等）实现能力
有 SQL 性能调优经验
熟悉 Hadoop 生态（HDFS / YARN / Hive / Hue / Sqoop 等），了解湖仓一体架构理念，有 Iceberg / Hudi / Delta 等表格式技术经验者优先
熟悉主流 ETL/ELT 工具与调度系统（如 DataX、DolphinScheduler、Airflow 等），有实际数据管道开发与运维经验
有实时数据开发经验者优先：了解 Flink / Kafka，有实时数仓或流式数据处理项目经验
能快速阅读、理解并扩展现有数据逻辑，具备构建复杂业务指标（如临床入组率、项目里程碑达成率、时序聚合、财务多维度分析等）的能力
具备良好的需求分析与承接能力，能与数据分析师、业务方高效对接并推动需求落地
拥有上线后系统运维、性能调优及问题排查的实际经验
优秀的学习能力、逻辑思维、沟通表达能力与执行力，能快速适应团队节奏并高效交付
加分项：
有医药、生命科学、医疗或 CRO 行业数据项目经验
有外企项目合作经验
有数据治理（数据标准、数据质量、元数据）相关经验
熟悉 GxP 合规体系下的计算机化系统验证（CSV）要求
计算机、软件工程、数学、统计或相关专业全日制本科及以上学历（学信网可查）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 上市药企平台稳定，行业垂直度高
- 需兼顾传统数仓与实时计算的双引擎架构，技术栈较广
- 医药行业对数据合规（GCP/GxP）要求极高，容错率低
- 具备扎实数仓功底，追求技术深度，且能适应严格合规环境的资深数据工程师
缺点 / 挑战
- 处于数据平台从0到1的建设期，技术挑战大且能主导架构设计
角色解读
- 可向大数据架构师、数据平台负责人或数据治理专家方向发展，深耕医药行业数据应用
- 负责构建和维护企业级数据仓库，将复杂的业务需求转化为高效的数据模型和ETL流程
- 精通SQL及Hadoop生态，具备离线与实时数仓开发能力，熟悉数据治理与合规要求
申请策略
- 准备关于数据建模方法论和性能调优的具体案例，体现对业务逻辑的理解能力
- 突出“从0到1”的平台建设经验，展示复杂SQL优化案例，强调对数据质量和治理的理解
- 补充Flink/Kafka实时处理知识，学习Iceberg/Hudi等湖仓一体技术，了解医药行业数据合规标准
面试指南
- 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）回答技术问题，重点突出量化成果（如性能提升百分比、数据准确率等）
- 对于合规问题，强调流程规范和技术手段的结合
- 请描述你参与过的最复杂的数据仓库分层设计，你是如何定义ODS到ADS层的？
- 在Greenplum或Hive中，遇到SQL执行缓慢时，你的排查和优化思路是什么？
- 如何保证实时数仓（Flink+Kafka）与离线数仓的数据一致性和时效性？
- 在医药行业背景下，如何处理敏感数据的隐私保护和合规性要求？
- 复习数据仓库经典理论（Kimball维度建模），梳理Flink实时计算原理，了解GCP/GxP基本合规概念
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
80较高
作为已上市的跨国药企，薪资水平在市场水准之上，福利体系完善，稳定性高，符合补偿性动机。
薪资信号市场水准 (2.0千–3.5万/月)
成长发展
85较高
涉及从0到1的平台建设和双引擎架构演进，技术前沿性强，能提供广阔的技术成长空间。
技术前沿主流现代技术
技术栈Hive、Greenplum、Flink、Kafka、Iceberg、Hudi、DataX、Airflow
业务类型cost_center
工作生活
60中等
未明确提及弹性工作，但作为成熟药企，相比互联网大厂可能WLB稍好，不过数据建设期可能有阶段性加班。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
服务于医药研发和数据合规，具有一定的社会价值和专业使命感，尤其在数据治理方面。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号遵循医药行业合规、推动数据资产化建设
创新程度积极采用新技术
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