道富公司
Data Platform Engineer officer
Data Platform Engineer officer
发布于 3 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
CI/CD
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
外资金融巨头核心数据平台岗，技术栈前沿且成长空间大，需承担一定on-call运维压力。
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
3.5万
与数据工程中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
45 个在招
市场机会
选择面较广
杭州 · 数据工程 · 95 个在招
职位详情
关于这个职位
负责设计和构建开放架构数据平台的核心服务和可复用组件，支持可扩展的数据摄取、元数据处理和治理
与平台工程和数据工程团队合作，提供安全、可观测的生产级能力，支持核心参考数据、IBOR和Stamford数据计划
最低要求
具备扎实的 Python 和 Java 编程技能
具备扎实的 Spark 编程技能，具有优化和调试的实践经验
拥有使用 Snowflake 和 Databricks 作为数据平台的实践经验
深入理解 SQL 优化、执行和大规模分析
深入理解分布式计算和超大规模计算
具备在云环境（AWS、GCP 和/或 Azure）中构建生产级服务的经验
理解数据建模和数据产品设计
具备 CI/CD、容器和 Kubernetes 经验
工作职责
设计和构建提供平台能力的后端服务和共享库，包括：流式和批量摄取框架、元数据驱动的管道、API 和消费层集成、转换引擎和 MDM 引擎
开发与开放格式（Iceberg、Parquet）、目录系统（Polaris、Horizon、Unity Catalog）和查询引擎（Spark、Trino）对齐的可重用平台组件
实施平台安全控制，包括基于角色的访问控制、身份验证以及与企业权限的集成
构建和维护平台可观测性（日志、指标、跟踪）、警报和运营仪表板，以支持 SLA
与架构师合作定义可扩展、可扩展的设计，并确保遵守开放标准
通过代码审查、自动化测试、CI/CD 和生产就绪实践推动工程卓越
确保平台服务满足企业安全和合规要求（SCC、治理）
参与 on-call / 重大事件管理并排查生产问题，以维护平台稳定性
优先资格
了解 Rust 编程语言
深入理解并掌握 Apache Iceberg 等开放表格式
熟悉流式管道和 Kafka
具备金融/数据平台背景
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 外资金融巨头平台，技术栈前沿（Iceberg, Spark, 云原生），能接触到超大规模分布式计算
- 能学习到严格的金融级数据治理标准、安全合规要求及工程卓越实践
- 适合具备扎实大数据开发基础，对云原生和开放数据格式有热情，且希望在金融数据领域深耕的工程师
缺点 / 挑战
- 金融级合规和安全要求极高，系统稳定性压力大
- 需要参与on-call和重大事件管理，可能存在一定的运维和应急响应压力
角色解读
- 可向资深数据平台架构师、大数据技术专家或数据工程团队管理方向发展
- 在金融数据领域积累深厚的技术壁垒，掌握行业领先的开放数据格式与数据治理标准
- 负责设计和构建开放架构数据平台的核心服务与可复用组件，支持数据摄取、元数据处理和治理
- 与平台和数据工程团队合作，提供安全、可观测的生产级能力，支持核心参考数据和IBOR等业务计划
- 需要扎实的Python/Java和Spark编程能力，熟悉Snowflake/Databricks等数据平台，以及AWS/GCP/Azure等云环境
- 了解Apache Iceberg、Kafka及Kubernetes等大数据和云原生技术，具备系统可观测性和安全控制设计能力
申请策略
- 了解State Street的业务背景及其在数据管理和IBOR（投资账簿和记录）方面的行业地位，展现对金融业务的理解
- 突出在Spark优化、大规模数据处理、云环境部署以及CI/CD方面的实际项目经验
- 强调对金融数据合规、安全控制（如RBAC）的理解，展现工程卓越和系统稳定性保障能力
- 建议提前了解Apache Iceberg等开放表格式，以及Polaris/Unity等数据目录系统
- 复习分布式计算原理及云原生架构设计，提升系统可观测性（日志、指标、跟踪）的构建能力
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出问题背景、技术选型原因、具体优化/解决步骤以及最终的业务/性能收益
- 对于架构设计问题，从安全性、可扩展性、可观测性三个维度展开论述
- 请分享一个你优化Spark任务或解决大规模数据处理性能瓶颈的案例
- 在云环境中构建生产级数据服务时，你是如何设计高可用和可观测性的？
- 你如何理解开放表格式（如Iceberg）的优势，以及它在数据湖架构中的作用？
- 在参与on-call或处理生产环境重大事件时，你的排查思路和流程是什么？
- 复习Spark底层原理及调优策略，了解Apache Iceberg等前沿数据湖技术
- 准备过往项目中处理生产环境故障、保障SLA的实际案例，体现运维和排障能力
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活75
使命价值70
薪资福利
80较高
跨国金融机构提供具有市场竞争力的薪资和完善的福利体系，包含灵活的工作与生活支持及带薪志愿者日。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
福利待遇flexible work-life support、paid volunteer days、inclusive development opportunities
成长发展
85较高
接触前沿的大数据与云原生技术栈，提供包容性的发展机会，在金融数据领域具有极高的技术成长价值。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Java、Spark、Snowflake、Databricks、AWS、GCP、Azure、Apache Iceberg、Kafka、Kubernetes
成长机会inclusive development opportunities
业务类型ambiguous
工作生活
75中等
提供灵活的工作与生活支持，但作为核心数据平台需参与on-call和重大事件管理，可能存在一定的运维压力。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况JD含高强度暗示词
工作生活平衡flexible work-life support
使命价值
70中等
服务于全球机构投资者，推动金融数据治理与平台化，具有较高的行业专业价值，但社会直接影响力相对中性。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号help them manage risk, respond to challenges, and drive performance and profitability
创新程度积极采用新技术
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