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
外资金融巨头数据平台岗，技术栈前沿且成长空间大，福利完善，适合追求技术深度与WLB的资深工程师。
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
4万
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
41 个在招
市场机会
选择面较广
杭州 · 数据工程 · 96 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位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、元数据处理及多引擎数据消费
你需要使用Python/Java和Spark等技术，结合Snowflake/Databricks等云平台，打造安全、可观测的生产级数据平台能力
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 Snowflake 和 Databricks 数据平台的实践经验
深入理解 SQL 优化、执行及大规模分析
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 优先）中构建生产级服务的经验
熟悉数据目录（Polaris、Horizon 或 Unity）和元数据管理
具备 CI/CD、容器和 Kubernetes 经验
工作职责
设计并构建提供平台能力的后端服务和共享库，包括：流和批处理摄取框架、元数据驱动管道、API和消费层集成、转换引擎和MDM引擎
工程化可重用的平台组件，对齐开放格式（Iceberg、Parquet）、目录系统（Polaris、Horizon、Unity Catalog）和查询引擎（Spark、Trino）
实现平台安全控制，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、追踪）、告警和运营仪表板，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
熟悉流处理管道和 Kafka
理解数据建模和数据产品设计
具有金融/数据平台背景（非必需）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿的开放数据架构（Iceberg、Trino等）和顶级云数据平台（Snowflake、Databricks）
- 外资金融机构提供完善的福利体系与WLB支持
- 参与核心数据基础设施建设，技术壁垒高
- 需要处理超大规模分布式计算和复杂的数据治理合规要求
- 具备扎实大数据底层技术功底，对数据平台架构设计有热情，且希望在金融数据领域长期发展的资深数据工程师
缺点 / 挑战
- 涉及On-call和重大事件管理，需承担一定的生产环境稳定性压力
角色解读
- 可向数据平台架构师、大数据技术专家或数据工程团队负责人方向发展
- 在金融数据领域积累深厚经验后，可转型为金融数据产品专家或技术管理层
- 负责开放架构数据平台的核心服务与可复用组件的设计与开发
- 构建流批处理摄取框架、元数据驱动管道及API集成层
- 保障平台的安全性、可观测性及生产环境的稳定性
- 精通Python/Java及Spark，熟悉Snowflake/Databricks等云数据平台
- 掌握Apache Iceberg等开放表格式及分布式计算原理
- 具备云环境（AWS/GCP/Azure）及Kubernetes容器化部署经验
申请策略
- 了解道富在资产管理与数据服务领域的业务背景，特别是Core Reference和IBOR等数据倡议，面试时结合业务场景阐述技术方案
- 突出在Spark性能调优、大规模数据处理及云原生数据平台（Snowflake/Databricks）的实战经验
- 展示在Apache Iceberg等开放表格式或数据目录（Unity Catalog等）方面的项目落地成果
- 强调CI/CD、自动化测试及平台可观测性建设的工程实践能力
- 深入学习Apache Iceberg底层原理及与Trino/Spark的集成优化
- 熟悉金融领域的数据模型（如IBOR）及数据治理合规要求
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出技术选型的思考过程、遇到的瓶颈及优化手段、最终带来的业务或性能收益
- 请分享一个你使用Spark进行大规模数据处理的性能调优案例
- 在构建数据平台时，你是如何设计元数据驱动管道和API消费层的？
- 谈谈你对Apache Iceberg等开放表格式的理解，以及它们相比传统Hive表的优势
- 在云环境中，你是如何保障数据平台的安全控制与合规性的？
- 描述一次你参与On-call处理生产环境重大故障的经历及排查思路
- 复习Spark底层原理、内存管理及Shuffle优化
- 了解State Street的业务模式及数据平台在其中的支撑作用
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
外资金融机构薪资具备市场竞争力，且提供完善的福利体系，但具体薪资数字未披露。
薪资信号未披露（AI估算：3千–5万/月）
福利待遇灵活的工作生活支持、带薪志愿者日
成长发展
85较高
岗位涉及前沿的开放数据架构和云原生技术栈，技术成长空间大，且公司提供包容性发展机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Java、Spark、Snowflake、Databricks、Apache Iceberg、Trino、Kubernetes、Kafka
成长机会包容性发展机会
业务类型ambiguous
工作生活
75中等
JD提及灵活的工作生活支持和带薪志愿者日，外企通常WLB较好，但未明确说明远程或弹性办公模式。
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）
工作生活平衡灵活的工作生活支持
使命价值
70中等
服务于全球机构投资者，帮助管理风险和推动业绩，具有一定的行业价值，但属于传统金融数据服务，非颠覆性创新。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号帮助客户管理风险、应对挑战并推动业绩和盈利能力
创新程度积极采用新技术
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